论文重审：神经激活覆盖用于不确定性估计
机器学习
2026-04-27 v1
摘要
神经激活覆盖（Neural activation coverage, NAC）是一种近期提出的用于离分布检测和泛化的技术。我们基于这一前景ous基础进行扩展，将其方法应用于回归领域的已训练人工神经网络的不确定性估计。我们的实验表明，NAC不确定性得分在其他技术（如蒙特卡罗 dropout）之外更具意义。
关键词
引用
@article{arxiv.2604.22360,
title = {Revisiting Neural Activation Coverage for Uncertainty Estimation},
author = {Benedikt Franke and Nils Förster and Frank Köster and Asja Fischer and Markus Lange and Arne Raulf},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.22360},
year = {2026}
}
备注
Published in 34th European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning, ESANN 2026