【导读】深度学习的不确定性有两个方面,数据不确定性和模型不确定性。数据不确定性是指信息无法解释,甚至给再多的训练数据,仍然无法提升深度学习效果;模型不确定性是指模型状态的不确定性,比如同一输入,多次运行结果不一致。正在葡萄牙里斯本召开的PyData大会上,Perone详细的阐述了深度学习中的不确定性估计,小编找到了他的PPT,大家一起来看看吧。
作者:
Christian S. Perone
个人主页:
http://blog.christianperone.com/
原文链接:
https://www.slideshare.net/perone/uncertainty-estimation-in-deep-learning
【部分PPT】
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