catfishH的博客

1. Uncertainty Principles of Encoding GANs  在实践中证明了三种不确定性原则：a）“完美”编码器和生成器不能同时连续，这意味着当前编码 GAN 的框架不适; b）神经网络不能正常地近似于底层编码器和生成器，无法在以前的理论中获得“完善”的编码器和发电机; c）神经网络不能同时稳定和准确，表明保真度和解耦之间的训练和平衡难度。2. Amortized Conditional Normalized Maximum Likelihood: Reliable Ou

1. Uncertainty Guided Collaborative Training for Weakly Supervised Temporal Action Detection 2. Uncertainty-aware Joint Salient Object and Camouflaged Object Detection3. Dive into Ambiguity: Latent Distribution Mining and Pairwise Uncertainty Estimatio

1. Getting a CLUE: A Method for Explaining Uncertainty Estimates  不确定性估计和可解释性交叉领域的工作，通过提出一种新方法 GLUE 来解释来自可微概率模型（如贝叶斯神经网络 (BNN)）的不确定性估计，指示如何更改输入，同时将其保持在数据流形上，以便 BNN 对输入的预测更有信心（输入数据 OOD 造成的不确定性）。2. Can You Trust Your Model’s Uncertainty? Evaluating Predi