深度学习不确定性量化系统综述:安全关键场景的关键短板
burkov · x · 2026-09-21
机器学习知名作者 Burkov 分享一篇关于深度学习预测不确定性的系统性综述文章。
核心问题：深度神经网络已进入医疗诊断、自动驾驶、机器人、对地观测等任务与安全关键领域，虽然精度高，但存在三大短板——可解释性差、对真实世界数据分布偏移脆弱、预测校准差且过度自信。要让自动化系统安全决策或将高风险案例升级给人类操作员，估计预测不确定性至关重要。
文章系统梳理了预测不确定性的主要来源，区分可约减的模型不确定性与不可约减的数据不确定性，并评估四大方法论框架的量化与校准能力：单一确定性网络、贝叶斯神经网络、集成方法等。
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