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FUSE: Quantifying Uncertainty in Vision-Language Models by Bayesian Fusing Epistemic and Aleatoric Uncertainty
यह शोध पत्र FUSE को प्रस्तुत करता है, जो एक बेयसियन ढांचा (Bayesian framework) है जो आउटपुट की शुद्धता को विश्वसनीय रूप से अनुमानित करने और विजन-लैंग्वेज मॉडल्स में अत्याधुनिक अंशांकन (state-of-the-art calibration) प्राप्त करने के लिए एलीटोरिक एम्बेडिंग-स्तरीय (aleatoric embedding-level) और एपिस्टेमिक मॉडल-स्तरीय (epistemic model-level) अनिश्चितताओं को विश्लेषणात्मक रूप से संलयित (fuse) करके एक स्केलर माप उत्पन्न करता है।