Epistemic Uncertainty

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RESEARCHarXiv CS.LG·il y a 17j

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

Cette recherche présente GOEN, un nouveau pipeline pour la détection des entrées hors distribution (OOD), combinant des caractéristiques multi-échelles et la distance de Mahalanobis. Elle révèle que CenterLoss dégrade de manière surprenante la performance de détection OOD, GOEN-NoCenterLoss obtenant des résultats de pointe.

OOD Detection Epistemic Uncertainty Feature Engineering deep learning

RESEARCHarXiv CS.LG·22/04/2026

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

Curiosity-Critic introduit une récompense intrinsèque pour l'entraînement des modèles de monde, en se concentrant sur l'amélioration de l'erreur de prédiction cumulative plutôt que sur les transitions actuelles. Il utilise un critique appris pour estimer une base d'erreur asymptotique, séparant efficacement les erreurs épistémiques des erreurs aléatoires et orientant l'exploration vers les transitions apprenables.

Epistemic Uncertainty reinforcement learning World Models curiosity