| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | |||
| 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
| 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
| 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
| 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
- 우분투
- 텍스트분석
- 강화학습
- 데이터분석
- 베이지안
- AI
- 크롤링
- pytorch
- selenium
- 알고리즘
- 파이썬
- VAE
- Graph
- 리눅스
- 코딩테스트
- R
- 논문리뷰
- uncertainty
- GNN
- Crawling
- DATA
- bayesian
- YarinGal
- PYTHON
- 텍스트마이닝
- 빅데이터
- dropout
- 백준
- pandas
- 불확실성
- Today
- Total
끄적거림
[Calibration] Temperated Scaling에 관하여 본문
Calibration이란?
calibration 설명 : https://3months.tistory.com/490
[논문리뷰] 현대 딥러닝의 Calibration 에 대하여
[논문리뷰] 현대 딥러닝의 Calibration 에 대하여 현대 Neural network 의 calibration 에 관하여라는 논문을 리뷰하여 포스팅하겠습니다. 딥러닝의 성능 (performance) 이라 하면 일반적인 용어 '정확도' 를 뜻
3months.tistory.com
논문 : https://arxiv.org/abs/1909.13550
Well-calibrated Model Uncertainty with Temperature Scaling for Dropout Variational Inference
Model uncertainty obtained by variational Bayesian inference with Monte Carlo dropout is prone to miscalibration. The uncertainty does not represent the model error well. In this paper, temperature scaling is extended to dropout variational inference to ca
arxiv.org
블로그 : https://queez0405.github.io/lol-project-3/
롤은 못하지만 딥러닝은 잘하지 - 3
딥러닝으로 게임 리그 오브 레전드의 결과를 예측하려는 시도가 아닌 confidence-calibration을 하자
queez0405.github.io
--> reliability diagram에서 calibratioin의 개선을 aleatoric uncertainty로 input uncertainty를 측정하여 더욱 reliable한 결과를 나타내었다.
응용 논문 : Well-calibrated Model Uncertainty with Temperature Scaling for Dropout Variational Inference
https://arxiv.org/abs/1909.13550
Well-calibrated Model Uncertainty with Temperature Scaling for Dropout Variational Inference
Model uncertainty obtained by variational Bayesian inference with Monte Carlo dropout is prone to miscalibration. The uncertainty does not represent the model error well. In this paper, temperature scaling is extended to dropout variational inference to ca
arxiv.org
'개인 공부 정리 > Bayesian' 카테고리의 다른 글
| [Adversarial] uncertainty based adversarial sample (0) | 2021.10.19 |
|---|---|
| [zero-shot] uncertainty 관련 zero-shot 글들 (0) | 2021.10.17 |
| [논문 소개] Stochastic gradient Markov chain Monte Carlo (0) | 2021.10.09 |
| [논문 소개] Cold Posterior Effect 관련 논문들 (7) | 2021.10.09 |
| [논문 리뷰] Efficacy of Bayesian Neural Networks in Active Learning - 0.Abstract ~ 2.Related Work (0) | 2021.09.23 |
