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多专家区间标签的不确定性感知学习
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…
arXiv cs.LG31 天前
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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…