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不确定性量化(UQ)
量化并传达 AI 在预测中的置信度与不确定性
复杂度: high可解释性
30秒速览
- 是什么
- 将模型不确定性与不可消除的噪声区分开来，在点估计之外同时给出预测区间和置信水平。
- 何时使用
- 在高风险决策中用户需要了解预测可靠性时，或下游系统必须依据置信度调整行为时。
- 注意
- 校准不良的区间会让用户产生虚假的信心；在留出数据上做验证必不可少，却常被跳过。
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不确定性量化: 概览
量化并传达 AI 在预测中的置信度与不确定性
- Confidence interval estimation
- Epistemic vs aleatoric uncertainty
- Prediction interval visualization
- Calibrated probability outputs
- Uncertainty propagation tracking
- Risk-adjusted recommendations
The Agent Architect
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参考资料
该模式所依据的论文、规范和代码仓库。
- Dropout as a Bayesian Approximation: Representing Model Uncertainty in Deep Learning - Gal & Ghahramani (ICML 2016)arXiv:1506.02142
- Simple and Scalable Predictive Uncertainty Estimation using Deep Ensembles - Lakshminarayanan et al. (NeurIPS 2017)arXiv:1612.01474
- On Calibration of Modern Neural Networks - Guo et al. (ICML 2017)arXiv:1706.04599
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