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.
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
A leaked Telegram discussion by 50 so-called crypto influencers has exposed the extraordinary steps they take in order to profit on the back off unsuspecting defi investors. According to a leaked screenshot of the chat, an elaborate plan to defraud defi investors using the worthless “$Few” tokens had been hatched. $Few tokens would be airdropped to some of the influencers who in turn promoted these to unsuspecting followers on Twitter.
A project of our size needs at least a few hundred million dollars per year to keep going,” Mr. Durov wrote in his public channel on Telegram late last year. “While doing that, we will remain independent and stay true to our values, redefining how a tech company should operate.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from fr
