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杨宗翰
SDE-Net解读
2020-11-25 01:40:31
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# SDE-Net: Equipping Deep Neural Networks with Uncertainty Estimates --- ## Info * Conference: ICML2020 * Cites: 4 * Github Stars: 40 * Github Solved/Issue: 6/8 * Author:  --- ## Main Idea * 把 ResNet 看成一个物理系统，并且认为演化过程具有不确定性，然后使用一个神经网络来估计这个不确定性。 *  *  * 这里 $W_t$ 对应了布朗运动。 *  *  * 训练loss 其实非常trivial, Out of Domain data 是作者自己生成的（通过加noise 之类的随便造）。 * Training 过程其实就中间的梯度更新函数多了个g。然后作者在这里做了一个非常强的假设，也就是网络所有层的g值都是一样的，只取决于输入的 $x_0$。 *  ## Result * 实验结果其实不咋地，只在digit上做了实验。 *  ## Inspiration * 把 ResNet 看成物理系统的理解还挺有意思，但是实验结果确实不咋地。 * 同时train In Domain Data 和 Out of Domain Data 还不错。
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