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官方账号arXiv cs.LG@H. Martin Gillis, Thomas Trappenberg
推荐理由：想搞清深度模型怎么给出靠谱置信度？这篇把贝叶斯、Dropout、集成、单次前向等方法全梳理了一遍，还讲了各自局限，适合入门和选型参考。
深度集成
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7月31日
11:08
这篇综述系统梳理了深度学习中的不确定性量化（UQ）方法，聚焦集成近似和近似贝叶斯两大类。作者将方法分为五个家族：贝叶斯神经网络、蒙特卡洛Dropout、深度集成、高效集成近似以及最后一层或单次前向方法。文中同时讨论了证据网络、保形预测、事后校准，以及分布外检测和选择性预测。综述还对比了熵分解与成对散度度量，并单独讨论了大型语言模型中的不确定性。