Epistemic Uncertainty

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RESEARCHarXiv CS.LG·hace 17d

Don't Collapse Your Features: Why CenterLoss Hurts OOD Detection and Multi-Scale Mahalanobis Wins

Esta investigación introduce GOEN, un nuevo método para la detección de entradas fuera de distribución (OOD), que combina características multiescala y la distancia de Mahalanobis. El estudio revela que CenterLoss, a pesar de mejorar la precisión de clasificación, degrada el rendimiento de la detección OOD, con GOEN-NoCenterLoss logrando resultados superiores.

OOD Detection Epistemic Uncertainty Feature Engineering deep learning

RESEARCHarXiv CS.LG·22/4/2026

Curiosity-Critic: Cumulative Prediction Error Improvement as a Tractable Intrinsic Reward for World Model Training

Curiosity-Critic presenta una recompensa intrínseca para el entrenamiento de modelos de mundo, centrada en la mejora del error de predicción acumulativo en lugar de solo las transiciones actuales. Utiliza un crítico aprendido para estimar una línea base de error asintótico, separando eficazmente los errores epistémicos de los aleatorios y dirigiendo la exploración hacia transiciones aprendibles.

Epistemic Uncertainty reinforcement learning World Models curiosity