PyTorch-Ensembles: 深度学习不确定性估计及ICLR 2020研究

资源摘要信息:"pytorch-ensembles:深度学习中域内不确定性估计和组合的陷阱，ICLR 2020" 知识点: 1. PyTorch官方实现：PyTorch是一种广泛使用的开源机器学习库，基于Python语言，用于计算机视觉和自然语言处理等应用。在这个上下文中，PyTorch被用来实现深度学习中域内不确定性估计和组合的算法。 2. 领域内不确定性估计：在深度学习中，模型的不确定性通常分为两种：数据不确定性和模型不确定性。数据不确定性涉及数据本身的不确定性和随机性，而模型不确定性则是关于模型对数据的理解和预测的不确定性。领域内不确定性估计主要研究如何对模型的不确定性进行量化和估计。 3. 集合的陷阱：集合是一种通过组合多个模型来提高预测准确性和鲁棒性的方法。然而，在实际应用中，集合方法可能会遇到一些问题，例如过拟合和模型差异过大导致性能下降。这就是所谓的集合的陷阱。 4. ICLR 2020：ICLR是国际机器学习领域的一个重要会议，全称为International Conference on Learning Representations。ICLR 2020是该会议的第8届会议，主要关注深度学习和学习表征的研究。 5. 环境设定：在这个上下文中，环境设定是指创建和配置一个可以运行相关代码的Python环境。具体的命令是conda env create -f condaenv.yml，表示使用conda环境文件创建一个新的环境，并使用conda activate megabayes命令激活该环境。 6. 日志，图表，表格，预训练砝码：这些都是进行深度学习研究和开发时常用的数据和工具。日志记录了模型的训练过程，图表和表格则用于展示模型的性能和结果，预训练砝码则是已经在其他数据集上训练好的模型参数，可以在新的数据集上进行迁移学习。 7. ipython笔记本示例：ipython笔记本是一种交互式的计算环境，可以让开发者在其中编写代码，查看结果，以及添加文本和图片等。在这里，ipython笔记本被用来提供可重现的绘图，表格并计算深整体等效（DEE）分数。 8. 预训练权重：预训练权重是模型在大型数据集上训练得到的权重参数。在这个上下文中，某些模型的预训练权重可以通过命令行界面下载，从而避免了从头开始训练模型的需要。 9. Jupyter Notebook：Jupyter Notebook是一种开源的web应用程序，允许创建和共享包含实时代码，方程式，可视化和文本的文档。在这个项目中，Jupyter Notebook可能被用来提供可交互的代码示例和结果展示。