Buchumschlag

Uncertainty Estimation using Variance-Gated Distributions

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Gillis, H. Martin, Xu, Isaac, Trappenberg, Thomas
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Machine Learning Artificial Intelligence
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Variance-Gated Ensembles: An Epistemic-Aware Framework for Uncertainty Estimation
von: Gillis, H. Martin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Label-free Monitoring of Self-Supervised Learning Progress
von: Xu, Isaac, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Improving Detection of Rare Nodes in Hierarchical Multi-Label Learning
von: Xu, Isaac, et al.
Veröffentlicht: (2026)

General Uncertainty Estimation with Delta Variances
von: Schmitt, Simon, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Robust Uncertainty Estimation under Distribution Shift via Difference Reconstruction
von: Xu, Xinran, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Uncertainty Estimation on Graphs with Structure Informed Stochastic Partial Differential Equations
von: Xu, Fred, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Grokking as a Variance-Limited Phase Transition: Spectral Gating and the Epsilon-Stability Threshold
von: Acharya, Pratyush, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Uncertainty Gating for Cost-Aware Explainable Artificial Intelligence
von: Mikriukov, Georgii, et al.
Veröffentlicht: (2026)

When to ASK: Uncertainty-Gated Language Assistance for Reinforcement Learning
von: Monteiro, Juarez, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Conceptualizing Uncertainty: A Concept-based Approach to Explaining Uncertainty
von: Roberts, Isaac, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MoGU: Mixture-of-Gaussians with Uncertainty-based Gating for Time Series Forecasting
von: Aviv, Gilad, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Dual Randomized Smoothing: Beyond Global Noise Variance
von: Sun, Chenhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Anomaly Detection with Variance Stabilized Density Estimation
von: Rozner, Amit, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Transformers Learn Robust In-Context Regression under Distributional Uncertainty
von: Cao, Hoang T. H., et al.
Veröffentlicht: (2026)

Accelerating Residual Reinforcement Learning with Uncertainty Estimation
von: Dodeja, Lakshita, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Low Variance Off-policy Evaluation with State-based Importance Sampling
von: Bossens, David M., et al.
Veröffentlicht: (2022)

How to Stay Curious while Avoiding Noisy TVs using Aleatoric Uncertainty Estimation
von: Mavor-Parker, Augustine N., et al.
Veröffentlicht: (2021)

Mechanistic Interpretability as Statistical Estimation: A Variance Analysis
von: Méloux, Maxime, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Behaviour Policy Optimization: Provably Lower Variance Return Estimates for Off-Policy Reinforcement Learning
von: Goodall, Alexander W., et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Minimum Variance Path Principle for Accurate and Stable Score-Based Density Ratio Estimation
von: Chen, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2026)

CUPID: A Plug-in Framework for Joint Aleatoric and Epistemic Uncertainty Estimation with a Single Model
von: Xu, Xinran, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Variance-Reduction Guidance: Sampling Trajectory Optimization for Diffusion Models
von: Xu, Shifeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

VADE: Variance-Aware Dynamic Sampling via Online Sample-Level Difficulty Estimation for Multimodal RL
von: Hu, Zengjie, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Reconsidering LLM Uncertainty Estimation Methods in the Wild
von: Bakman, Yavuz, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Dist2ill: Distributional Distillation for One-Pass Uncertainty Estimation in Large Language Models
von: Zhao, Yicong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Uncertainty Quantification via Stable Distribution Propagation
von: Petersen, Felix, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Quantifying Variance in Evaluation Benchmarks
von: Madaan, Lovish, et al.
Veröffentlicht: (2024)

FIVA: Federated Inverse Variance Averaging for Universal CT Segmentation with Uncertainty Estimation
von: Ukaye, Asim, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Uncertainty Estimation by Human Perception versus Neural Models
von: Mendes, Pedro, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Credal Wrapper of Model Averaging for Uncertainty Estimation in Classification
von: Wang, Kaizheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

REPEAT: Improving Uncertainty Estimation in Representation Learning Explainability
von: Wickstrøm, Kristoffer K., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Active Rule Mining for Multivariate Anomaly Detection in Radio Access Networks
von: Isaac, Ebenezer R. H. P., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Efficient Epistemic Uncertainty Estimation in Regression Ensemble Models Using Pairwise-Distance Estimators
von: Berry, Lucas, et al.
Veröffentlicht: (2023)

On Vanishing Variance in Transformer Length Generalization
von: Li, Ruining, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Localising Dropout Variance in Twin Networks
von: Doyle, Cooper
Veröffentlicht: (2025)

On Variance Reduction in Learning Mean Flows
von: Lu, Juanwu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

USE: Uncertainty Structure Estimation for Robust Semi-Supervised Learning
von: Chen, Tsao-Lun, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Scalable and Efficient Methods for Uncertainty Estimation and Reduction in Deep Learning
von: Ahmed, Soyed Tuhin
Veröffentlicht: (2024)

Improving Uncertainty Estimation through Semantically Diverse Language Generation
von: Aichberger, Lukas, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning Expressive Priors for Generalization and Uncertainty Estimation in Neural Networks
von: Schnaus, Dominik, et al.
Veröffentlicht: (2023)