Uncertainty Estimation

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RESEARCHarXiv CS.CL·13/4/2026

Uncertainty Estimation for the Open-Set Text Classification systems

Este artículo se centra en la estimación precisa de la incertidumbre para sistemas de clasificación de texto de conjunto abierto (OSTC), donde las muestras de texto pueden clasificarse en clases existentes o rechazarse como desconocidas. Adapta el método Holistic Uncertainty Estimation (HolUE) para el dominio del texto con el fin de capturar las incertidumbres del texto y de la galería, y propone un nuevo benchmark de OSTC.

machine learning Natural Language Processing trustworthy AI Uncertainty Estimation

RESEARCHDEV.to AI·hace 26d

Uncertainty Estimates of Predictions via a General Bias-Variance Decomposition

Una nueva descomposición general de sesgo-varianza para reglas de puntuación estrictamente adecuadas ha sido finalmente introducida en un artículo de AISTATS 2023 por Gruber & Buettner. Este avance proporciona herramientas prácticas para comprender modelos de conjunto, construir regiones de confianza y mejorar la detección de entradas fuera de distribución, abordando una brecha de larga data en la estimación de la incertidumbre.

Bias-Variance machine learning Uncertainty Estimation Scoring Rules

RESEARCHarXiv CS.AI·30/4/2026

Distill-Belief: Closed-Loop Inverse Source Localization and Characterization in Physical Fields

El framework Distill-Belief aborda el desafío de la localización y caracterización inversa de fuentes (ISLC) para agentes móviles, equilibrando precisión y eficiencia. Propone un modelo profesor-alumno donde un filtro de partículas bayesiano correcto guía a un estudiante compacto para tomar decisiones rápidas y conscientes de la incertidumbre en tiempo real.

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