Evaluación de nuevas arquitecturas de IA para la estimación de la incertidumbre

El Aprendizaje Profundo (AP) ha hecho avanzar la visión por ordenador, ofreciendo un rendimiento impresionante en tareas visuales complejas. Sin embargo, persiste la necesidad de estimaciones precisas de la incertidumbre, en particular para las entradas fuera de distribución (OOD, en su acrónimo en...

Full description

Autores:
Pautsch, Erik
Li, John
Rizzi, Silvio
Thiruvathukal, George K.
Pantoja, Maria
Tipo de recurso:
Article of investigation
Fecha de publicación:
2024
Institución:
Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
Repositorio:
Repositorio UNAB
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/28291
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/20.500.12749/28291
https://doi.org/10.29375/25392115.5274
Palabra clave:
Incertidumbre
Aprendizaje Profundo
Aprendizaje por conjuntos
Aprendizaje evidencial
Inteligencia Artificial
Uncertainty
Deep Learning
Ensembles
Evidential Learning
Artificial intelligence
Rights
License
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2