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使用贝叶斯深度学习建模深度学习中的不确定性.
- paper：What Uncertainties Do We Need in Bayesian Deep Learning for Computer Vision?
现有的深度学习方法大多只能给出特定的预测结果，而不能给出结果的不确定性程度。
深度学习中输出结果的不确定性主要有两种：偶然不确定性是由数据中的固有噪声导致的，认知不确定性是由模型对数据缺乏足够的认知导致的。贝叶斯深度学习框架可以用于建模这两种不确定性。
在贝叶斯建模中，有两种主要类型的不确定性可以建模。
- **偶然不确定性(aleatoric uncertainty)**是由观测数据中的固有噪声导致的，比如传感器噪声或运动噪声，即使收集更多数据
本文转载自: https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/131388988
版权归原作者 禅与计算机程序设计艺术 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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