Привет. Меня зовут Макс, с недавнего времени я занимаюсь в AIRI вопросами ИИ для вычислительной химии и физики. А до того работал в научной группе Т‑Банка, где занимался проблемой неопределенности нейронных сетей. Недавно нашу статью «Identity Curvature Laplace Approximation for Improved Out‑of‑Distribution Detection» приняли на WACV 2025 — престижную конференцию по машинному зрению.
В этой работе мы доказываем, что традиционные методы оценки неопределённости из семейства аппроксимаций Лапласа, основанные на учёте кривизны параметров модели с помощью Гессианов, не только излишне ресурсозатратны, но и в ряде случаев неточны. Взамен мы предлагаем использовать аппроксимацию с единичной матрицей и показываем, что на некоторых датасетах это работает лучше других классических вариантов аппроксимаций Лапласа, а иногда даже лучше небайесовских методов.
Подробнее о новом методе — в тексте ниже.
