# Uncertainty

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[논문 리뷰] On Calibration of Modern Neural Network

본 논문은 딥러닝을 공부하면서 나로서는 한번도 생각해보지 못했던 점을 문제 삼으면서 현대의 신경망을 사용할 때 고려해야할 calibration에 대해 설명하고, 이를 해결하는 매우 간단한 temperature scaling이라는 방법을 소개함한마디로 정의한다면 'the

2023년 1월 31일
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[NIPS2017]Simple and Scalable Predictive Uncertainty Estimation using Deep Ensembles - [2022.08.05]

AbstractDeep Neural networks (NNs) are powerful black box predictors that have recently achieved impressive performance on a wide spectrum of tasks. Q

2022년 8월 5일
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[Gaussian process]

Reference : https://distill.pub/2019/visual-exploration-gaussian-processes/Gaussian process가 뭘까 ?Gaussian processes는 머신러닝에서 매우 강력한 도구이다. 이것들은 Pri

2022년 7월 28일
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[2017 MICCAI] Suggestive Annotation: A Deep Active Learning Framework for Biomedical Image Segmentation

biomedical image segmentation에서 annotation은 일부 전문가만 할 수 있고, instance가 굉장히 많은 경우도 있는데, annotation에 대한 제한된 effort로 어떤 instance들이 최고 성능을 얻기 위해 annotation

2022년 6월 22일
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[2019 PMLR, ICML] SelectiveNet: A Deep Neural Network with an Integrated Reject Option

reject option이라고 불리는 selective prediction의 문제를 deep neural network에서 고려하고 integrated reject option을 가진 deep neural architecture인 SelectiveNet를 제안한다.기존

2022년 6월 3일
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D3VO: Deep Depth, Deep Pose and Deep Uncertainty for Monocular Visual Odometry (CVPR 2020)

Deep monocular visual odometry - Deep depth, pose and uncertainty estimation 3가지 를 이용해서 SLAM에 접목해보겠다.self-supervised learning trained on stereo videos

2021년 11월 20일
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