この作業では、逆イメージング問題のベイジアン正則化でピクセル単位のエラー境界を取得する方法を紹介します。提案された方法は、基礎となるデータ分布に関する仮定を行うことなく、エラー境界のカバレッジ保証を取

arxiv_reader のブックマーク 2022/12/26 12:25

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4730022437217060964/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2212.12499v2" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2212.12499v2" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2212.12499v2" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">イメージングにおける逆問題のための事後分散ベースのエラー定量化</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/regularization">regularization</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/Bayesian">Bayesian</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">この作業では、逆イメージング問題のベイジアン正則化でピクセル単位のエラー境界を取得する方法を紹介します。提案された方法は、基礎となるデータ分布に関する仮定を行うことなく、エラー境界のカバレッジ保証を取</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20221226#bookmark-4730022437217060964"><span class="datetime-body">2022/12/26 12:25</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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