Epistemic Uncertainty

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RESEARCHarXiv CS.LG·17d atrás

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

Esta pesquisa apresenta GOEN, uma nova abordagem para detecção de entradas fora da distribuição (OOD), que combina características multi-escala e distância de Mahalanobis. O estudo revela que o CenterLoss, apesar de melhorar a precisão da classificação, degrada o desempenho da detecção OOD, com o GOEN-NoCenterLoss alcançando resultados superiores.

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 introduz uma recompensa intrínseca para o treinamento de modelos de mundo, focada na melhoria do erro de previsão cumulativo em vez de apenas transições atuais. Ele utiliza um crítico aprendido para estimar uma linha de base de erro assintótico, separando efetivamente erros epistêmicos de aleatórios e direcionando a exploração para transições aprendíveis.

Epistemic Uncertainty reinforcement learning World Models curiosity