[D] Uncertainty Quantification in Deep Learning [1]
강아지/고양이 이미지를 학습시킨 모델에 개구리 이미지를 입력으로 넣으면 어떤 값이 나올까요? Uncertainty를 직관적으로 잘 설명해주는 블로그 포스팅이 있어서 공유합니다 [2] (진짜 쉽게 설명해요).
Uncertainty에는 크게 (발음하기도 어려운) 두 가지가 있습니다.
Epistemic uncertainty : model uncertainty

Aleatory uncertainty : potential intrinsic randomness of the real data generating process)

블로그 포스팅[2]에서는 두 가지 Uncertainty의 개념과 이를 어떻게 측정(Quantification)할 수 있는지를 다룹니다.
REFERENCES
[1] https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/dj3jex/d_uncertainty_quantification_in_deep_learning/
[2] https://www.inovex.de/blog/uncertainty-quantification-deep-learning/
https://m.facebook.com/groups/869457839786067?view=permalink&id=2516849618380206&sfnsn=mo
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Kimera: an Open-Source Library for Real-Time Metric-Semantic Localization and Mapping
Video: https://www.youtube.com/watch?v=-5XxXRABXJs&feature=youtu.be
Code: https://github.com/MIT-SPARK/Kimera
Paper: https://arxiv.org/abs/1910.02490
https://www.facebook.com/groups/1738168866424224/permalink/2427276487513455/?sfnsn=mo
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