多专家区间标签的不确定性感知学习
原文标题：Uncertainty-Aware Learning from Multi-Expert Interval Targets
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论文针对多专家提供区间标签的场景，区分标签内不精确性与专家间差异两类不确定性来源。方法将异构标签词表统一到概率标签空间，用 Beta 混合分布建模个体区间标签并以 Cramér 距离目标训练，再将预测不确定性分解为组件内、组件间与模型不确定性，并引入分解匹配对齐。在海冰浓度任务上，MAE 相比硬标签降低 31%。
- 问题
- 多专家提供区间标签时，标签内不精确与专家间差异两类不确定性被混为一谈。
- 方法
- 统一异构标签词表，用Beta混合分布建模个体区间并以Cramér距离训练，分解预测不确定性。
- 结果
- 海冰浓度任务上MAE相比硬标签降低31%
- 影响
- 为依赖专家标注的ML应用提供保留分歧、可验证不确定性的建模方案。
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