On Performance and Calibration of Natural Gradient Langevin Dynamics
Producing deep neural network (DNN) models with calibrated confidence is essential for applications in many fields, such as medical image analysis, natural language processing, and robotics. Modern neural networks have been reported to be poorly calibrated compared with those from a decade ago. The...
Автори: | Hanif Amal Robbani, Alhadi Bustamam, Risman Adnan, Shandar Ahmad |
---|---|
Формат: | Стаття |
Мова: | English |
Опубліковано: |
IEEE
2023-01-01
|
Серія: | IEEE Access |
Предмети: | |
Онлайн доступ: | https://ieeexplore.ieee.org/document/10131934/ |
Схожі ресурси
Схожі ресурси
-
Fast Sampling of Score-Based Models With Cyclical Diffusion Sampling
за авторством: Karimul Makhtidi, та інші
Опубліковано: (2024-01-01) -
On a generalization of fractional Langevin equation with boundary conditions
за авторством: Zheng Kou, та інші
Опубліковано: (2022-01-01) -
Dynamical Sampling with Langevin Normalization Flows
за авторством: Minghao Gu, та інші
Опубліковано: (2019-11-01) -
Calibration with confidence: a principled method for panel assessment
за авторством: R. S. MacKay, та інші
Опубліковано: (2017-01-01) -
Lévy-walk-like Langevin dynamics
за авторством: Xudong Wang, та інші
Опубліковано: (2019-01-01)