SMALE周报_20230714

目录标题

  • 1. 上周回顾
  • 2. 本周计划
  • 3. 完成情况
  • 4. 存在的主要问题
  • 5. 下一步工作

1. 上周回顾

总结不确定性在神经网络中的运用。跳转链接

2. 本周计划

通过阅读论文《Semi-Supervised Deep Regression with Uncertainty Consistency and Variational Model Ensembling》,了解不确定性在半监督回归中的运用。

3. 完成情况

论文阅读博客

总结:
本文对于不确定性,详细来说是认知不确定性,提出了不确定性一致性,简单来说就是,两个模型对于同一个样本预测的不确定也应该相似。详细的来说,是两个模型多次实验的不确定性的平均值(在原文中表述为一个tricks)。对于有标记的损失函数,区别于使用同方差损失,通过建模的不确定性使用异方差损失。

4. 存在的主要问题

  • 论文中,作者只针对了图像数据进行了实验,没有对扁平数据进行实验。
  • 论文通过Monte Carlo dropout建模不确定性,对此没有了解。

论文本身从损失函数的层面是容易理解的,本身的工作量多,阅读难度中等。

5. 下一步工作

对本文提出的算法进行代码层面的实践。

你可能感兴趣的:(周报,机器学习)