arXiv ID:
2604.12719
用于深度学习不确定性估计的蒙特卡洛随机深度方法 / Monte Carlo Stochastic Depth for Uncertainty Estimation in Deep Learning
1️⃣ 一句话总结
这篇论文为深度学习中的‘随机深度’正则化方法建立了理论依据,并将其发展成一种高效、可靠的贝叶斯不确定性估计工具,在目标检测等复杂任务上取得了与主流方法相当甚至更优的校准和不确定性排序性能。