Uncertainty Estimation

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RESEARCHarXiv CS.CL·13/04/2026

Uncertainty Estimation for the Open-Set Text Classification systems

Cet article porte sur l'estimation précise de l'incertitude pour les systèmes de classification de texte en ensemble ouvert (OSTC), où les échantillons de texte peuvent être classés dans des catégories existantes ou rejetés comme inconnus. Il adapte la méthode Holistic Uncertainty Estimation (HolUE) au domaine du texte pour capturer les incertitudes textuelles et de la galerie, et propose un nouveau benchmark OSTC.

machine learning Natural Language Processing trustworthy AI Uncertainty Estimation

RESEARCHDEV.to AI·il y a 26j

Uncertainty Estimates of Predictions via a General Bias-Variance Decomposition

Une nouvelle décomposition générale biais-variance pour les règles de notation strictement propres a finalement été introduite dans un article AISTATS 2023 par Gruber & Buettner. Cette avancée offre des outils pratiques pour comprendre les modèles d'ensemble, construire des régions de confiance et améliorer la détection des entrées hors distribution, comblant une lacune de longue date dans l'estimation de l'incertitude.

Bias-Variance machine learning Uncertainty Estimation Scoring Rules

RESEARCHarXiv CS.AI·30/04/2026

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

Le framework Distill-Belief résout le défi de la localisation et de la caractérisation inverse de sources (ISLC) pour les agents mobiles, en équilibrant correction et efficacité. Il propose un modèle enseignant-étudiant où un filtre particulaire bayésien correct guide un étudiant compact pour des décisions rapides et conscientes de l'incertitude en temps réel.

machine learning AI Uncertainty Estimation robotics