SlidesLive
Kategorie
CS
Přihlásit se Kontaktujte nás
Další
Živý přenos začne již brzy!
Živý přenos již skončil.
Prezentace ještě nebyla nahrána!
  • title: Calibrated and Sharp Uncertainties in Deep Learning via Density Estimation
       0:00 / 0:00
      • Nahlásit chybu
      • Nastavení
      • Playlisty
      • Záložky
      • Titulky Off
      • Rychlost přehrávání
      • Kvalita
      • Nastavení
      • Debug informace
      • Server sl-yoda-v2-stream-009-alpha.b-cdn.net
      • Velikost titulků Střední
      • Záložky
      • Server
      • sl-yoda-v2-stream-009-alpha.b-cdn.net
      • sl-yoda-v2-stream-009-beta.b-cdn.net
      • 1766500541.rsc.cdn77.org
      • 1441886916.rsc.cdn77.org
      • Titulky
      • Off
      • English
      • Rychlost přehrávání
      • Kvalita
      • Velikost titulků
      • Velké
      • Střední
      • Malé
      • Mode
      • Video Slideshow
      • Audio Slideshow
      • Slideshow
      • Video
      Moje playlisty
        Záložky
          00:00:00
            Calibrated and Sharp Uncertainties in Deep Learning via Density Estimation
            • Nastavení
            • Sync diff
            • Kvalita
            • Nastavení
            • Server
            • Kvalita
            • Server

            Calibrated and Sharp Uncertainties in Deep Learning via Density Estimation

            19. července 2022

            Řečníci

            VK

            Volodymyr Kuleshov

            Řečník · 0 sledujících

            SD

            Shachi Deshpande

            Řečník · 0 sledujících

            Organizátor

            I2
            I2

            ICML 2022

            Účet · 493 sledujících

            Baví vás formát? Nechte SlidesLive zachytit svou akci!

            Profesionální natáčení a streamování po celém světě.

            Zjistit více

            Sdílení

            Doporučená videa

            Prezentace na podobné téma, kategorii nebo přednášejícího

            Exposure-Aware Recommendation using Contextual Bandits
            29:34

            Exposure-Aware Recommendation using Contextual Bandits

            Masoud Mansoury

            I2
            I2
            ICML 2022 3 years ago

            Pro uložení prezentace do věčného trezoru hlasovalo 0 diváků, což je 0.0 %

            Shift-Robust GNNs
            17:31

            Shift-Robust GNNs

            Bryan Perozzi

            I2
            I2
            ICML 2022 3 years ago

            Pro uložení prezentace do věčného trezoru hlasovalo 0 diváků, což je 0.0 %

            Convergence and Recovery Guarantees of the K-Subspaces Method for Subspace Clustering
            04:55

            Convergence and Recovery Guarantees of the K-Subspaces Method for Subspace Clustering

            Peng Wang, …

            I2
            I2
            ICML 2022 3 years ago

            Pro uložení prezentace do věčného trezoru hlasovalo 0 diváků, což je 0.0 %

            Cyber 101 for Data Scientists and Mathematicians
            48:32

            Cyber 101 for Data Scientists and Mathematicians

            Emilie Purvine

            I2
            I2
            ICML 2022 3 years ago

            Pro uložení prezentace do věčného trezoru hlasovalo 0 diváků, což je 0.0 %

            GaMPEN: An ML Framework for Estimating Galaxy Morphological Parameters and Quantifying Uncertainty
            14:09

            GaMPEN: An ML Framework for Estimating Galaxy Morphological Parameters and Quantifying Uncertainty

            Aritra Ghosh, …

            I2
            I2
            ICML 2022 3 years ago

            Pro uložení prezentace do věčného trezoru hlasovalo 0 diváků, což je 0.0 %

            An Empirical Study of Modular Bias Mitigators and Ensembles
            03:21

            An Empirical Study of Modular Bias Mitigators and Ensembles

            Michael Feffer, …

            I2
            I2
            ICML 2022 3 years ago

            Pro uložení prezentace do věčného trezoru hlasovalo 0 diváků, což je 0.0 %

            Zajímají Vás podobná videa? Sledujte ICML 2022