evidential-deep-learning:使用神经网络学习快速，可扩展且经过校准的不确定性度量！

证据深度学习 “所有模型都是错误的，但是某些模型（知道何时可以信任它们）是有用的！” -乔治·博克斯（改编） 该存储库包含用于重现的代码（如所发布的），以及更通用的代码，以利用证据学习来训练神经网络，以直接从数据中学习不确定性！ 设置 要使用此软件包，必须首先安装以下依赖项： python（> = 3.7） 张量流（> = 2.0） pytorch（支持即将推出） 现在，您可以安装以开始为模型添加证据层和损失！ pip install evidential-deep-learning 现在，您可以直接在现有tf.keras模型管道（ Sequential ， Functional或model-subclassing ）的一部分中直接使用此包： >>> import evidential_deep_learning as edl 例子 要使用证据深度学习，必须将模型的最后