8、保证案例中的信心与不确定性推理综述

保证案例中的信心与不确定性推理综述

1 引言

在医疗、交通和基础设施等对生命、财产或环境有重大影响的领域,系统开发通常需要获得监管机构等独立实体的批准。保证案例为证明系统满足认证或批准标准提供了一种结构化方式,它通过证据支持的论证来证明系统的可靠性、安全性等属性。

1.1 保证案例的定义与作用

保证案例是一种用证据支持的结构化逻辑论证,用于说明系统(可能是软件系统)如何满足安全、可靠等期望属性。例如,保证案例可以支持“系统足够安全”或“系统软件符合其要求”等主张。

1.2 信心与不确定性的重要性

在评估保证案例时,对推理和证据的信心是必须仔细考虑的因素。信心的一个必要方面是不确定性,不确定性越高,信心越低。不确定性通常可分为两类:
- 随机不确定性(Aleatory) :与现象的内在随机性有关,是“已知的未知”,可以用概率分布来量化。例如输液泵的过度输液、计算药物剂量时的人为错误,以及危险被认为缓解后仍可能存在的残留风险。
- 认知不确定性(Epistemic) :由缺乏知识(或数据)引起,是“未知的未知”。例如推理者未意识到的逻辑推理错误,或开发和设计过程中未预料到的输入序列。

1.3 研究方法概述

研究人员通常通过定性或定量分析来处理保证案例中的信心和不确定性问题:
- 定性分析 :处理随机不确定性的方法是消除它,如缩小世界观范围;处理认知不确定性的方法是通过推理消除它。
- 定量分析 :利用不确

### 关于深度学习中不确定性综述 在深度学习领域,不确定性处理是一个重要的研究方向。由于神经网络通常被部署在安全攸关的应用场景中,因此理解模型预测的置信度至关重要[^1]。 #### 不确定性分类 不确定性主要分为两类:可解释性和不可解释性(也称为认知和数据不确定性)。前者源于模型结构本身的选择;后者则反映了训练样本分布之外的数据特性。对于不同类型的不确定性,研究人员提出了多种方法来量化和缓解其影响[^2]。 #### 主流技术概述 为了有效应对这些挑战,学术界开发了一系列工具和技术: - **贝叶斯神经网络 (BNNs)**: 将概率论引入传统前馈或卷积层的设计之中,允许估计权重参数上的后验分布而不是单一最优解。 ```python import tensorflow_probability as tfp model = tf.keras.Sequential([ tfp.layers.DenseFlipout(50, activation='relu'), tfp.layers.DenseFlipout(num_classes), ]) ``` - **Dropout作为变分推理**: Dropout不仅是一种防止过拟合的技术,还可以看作是对隐含空间施加先验的一种方式,在测试阶段通过多次采样得到近似后的验分布。 - **基于距离的方法**: 如Softmax温度调整、ODIN等方案试图通过对logits进行变换使得异常点更容易识别出来。 - **对抗攻击检测**: 利用生成对抗网(GAN)或其他机制增强系统的鲁棒性,使其能够抵御恶意输入带来的误导风险。 #### 应用实例 除了理论探讨外,实际案例同样值得关注。例如,在医疗影像诊断系统里,准确评估每一张图片对应的疾病可能性范围有助于医生做出更合理的判断;而在自动驾驶汽车感知模块,则需确保环境感知结果具备足够的可靠性以保障乘客生命财产的安全[^3]。
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