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Plug-in Losses for Evidential Deep Learning: A Simplified Framework for Uncertainty Estimation that Includes the Softmax Classifier
यह शोध पत्र एविडेंशियल डीप लर्निंग के लिए एक सरलीकृत प्लग-इन लॉस फ्रेमवर्क प्रस्तुत करता है जो जटिल डिरिचलेट-आधारित उद्देश्यों को क्रॉस-एन्ट्रॉपी जैसे मानक लॉस के साथ अनुमानित करता है, जिससे सॉफ्टमैक्स क्लासिफायर को समाहित करते हुए कम्प्यूटेशनल रूप से कुशल अनिश्चितता अनुमान सक्षम होता है और शास्त्रीय EDL विधियों के तुलनीय प्रदर्शन प्राप्त होता है।