智能模型的不确定性是模型内生脆弱性问题的重要表征之一，反映了模型对输入数据预测结果的可信程度，包含了对数据和模型两方面缺陷的量化估计。本次报告介绍了模型不确定性估计工作基本概念，讲述了现有体系下两个学派四类方法的研究框架，解释了对两类不确定性分离建模的理论依据，并辅以前沿算法梳理了其计算方法及实验效果表现，表明了当前的研究热点问题和关键挑战。
智能模型的不确定性估计-吴肖龙原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2023/11/06/%e6%99%ba%e8%83%bd%e6%a8%a1%e5%9e%8b%e7%9a%84%e4%b8%8d%e7%a1%ae%e5%ae%9a%e6%80%a7%e4%bc%b0%e8%ae%a1/
远程监督方法用于关系抽取任务，会给数据集带来噪声样本，为此，本文介绍了两种基于多示例学习的去噪方法，能够有效的去除训练集中存在的噪声样本。
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