Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

Какой метод лучше оценивает неопределенность модели: deep ensembles или Monte-Carlo (MC) dropout

Deep ensembles чаще дают более точную оценку неопределенности, особенно на данных вне распределения (OOD).

Ключевые различия:
✔️ Deep ensembles — обучают несколько независимых моделей и усредняют их предсказания. Это улучшает устойчивость к OOD-данным и повышает точность вероятностных оценок.
✔️ MC-dropout — использует дропаут во время инференса для моделирования неопределенности, что дешевле вычислительно, но менее эффективно в сложных сценариях.

www.tg-me.com/br/Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований/com.ds_interview_lib/815

1.0K viewsFeb 4 at 18:05

Какой метод лучше оценивает неопределенность модели: deep ensembles или Monte-Carlo (MC) dropout

Deep ensembles чаще дают более точную оценку неопределенности, особенно на данных вне распределения (OOD).

Ключевые различия:
✔️ Deep ensembles — обучают несколько независимых моделей и усредняют их предсказания. Это улучшает устойчивость к OOD-данным и повышает точность вероятностных оценок.
✔️ MC-dropout — использует дропаут во время инференса для моделирования неопределенности, что дешевле вычислительно, но менее эффективно в сложных сценариях.

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований