Uncertainty-Aware Deep Classifiers Using Generative Models

Il lavoro affronta un problema tipico dei modelli deep: fornire risposte molto sicure anche quando l’input non assomiglia davvero ai dati visti in addestramento.

Combinando classificazione e modelli generativi, il paper propone un modo per distinguere meglio casi noti, casi dubbi e input fuori distribuzione.