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...
Những tác giả chính: | Hanif Amal Robbani, Alhadi Bustamam, Risman Adnan, Shandar Ahmad |
---|---|
Định dạng: | Bài viết |
Ngôn ngữ: | English |
Được phát hành: |
IEEE
2023-01-01
|
Loạt: | IEEE Access |
Những chủ đề: | |
Truy cập trực tuyến: | https://ieeexplore.ieee.org/document/10131934/ |
Những quyển sách tương tự
-
Fast Sampling of Score-Based Models With Cyclical Diffusion Sampling
Bằng: Karimul Makhtidi, et al.
Được phát hành: (2024-01-01) -
On a generalization of fractional Langevin equation with boundary conditions
Bằng: Zheng Kou, et al.
Được phát hành: (2022-01-01) -
Dynamical Sampling with Langevin Normalization Flows
Bằng: Minghao Gu, et al.
Được phát hành: (2019-11-01) -
Calibration with confidence: a principled method for panel assessment
Bằng: R. S. MacKay, et al.
Được phát hành: (2017-01-01) -
Lévy-walk-like Langevin dynamics
Bằng: Xudong Wang, et al.
Được phát hành: (2019-01-01)