PaperWeekly原创·作者
王馨月
学校
四川大学本科生
研究方向
自然语言处理
概要
在过去的十年中，神经网络几乎遍及所有科学领域，并成为各种现实世界应用的重要组成部分。由于日益普及，对神经网络预测的置信度变得越来越重要。然而，基本的神经网络不能提供确定性的估计，或者存在自信过度或不足的问题，即校准不当。为了克服这个问题，许多研究人员一直致力于理解和量化神经网络预测中的不确定性。因此，已经确定了不确定性的不同类型和来源，并且已经提出了各种测量和量化神经网络中不确定性的方法。
这项工作全面概述了神经网络中的不确定性估计，回顾了该领域的最新进展，突出了当前的挑战，并确定了潜在的研究机会。它旨在为对神经网络中的不确定性预测感兴趣的人提供广泛的概述和介绍，而无需预先假定该领域的先验知识。
论文标题：
ASurveyofUncertaintyinDeepNeuralNetworks
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