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面向多专家区间目标的不确定性感知学习

arXiv cs.LG ↗ · 2026-10-03 缓存

该论文提出一种框架,通过用Beta分布建模来保留每位专家的区间标签,并将预测不确定性分解为区间内、专家间和模型三部分成分,同时使用分解匹配技术对齐这些成分。在海冰浓度数据上,该方法将平均绝对误差(MAE)相比硬标签基线降低了31%,并将与专家间差异的相关性提升至0.500。

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