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Original title:
Probabilistic Modeling and Uncertainty Awareness in Deep learning
Translated title:
Probabilistische Modellierung und Unsicherheitsbewusstsein im Deep Learning
Author:
Shen, Yuesong
Year:
2025
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
TUM School of Computation, Information and Technology
Institution:
Informatik 9 - Lehrstuhl für Computer Vision and Artificial Intelligence (Prof. Cremers)
Advisor:
Cremers, Daniel (Prof. Dr.)
Referee:
Cremers, Daniel (Prof. Dr.); Rue, Havard (Prof. Dr.)
Language:
en
Subject group:
DAT Datenverarbeitung, Informatik
TUM classification:
DAT 760; DAT 770
Abstract:
This dissertation focuses on probabilistic modeling and uncertainty-aware approaches for deep learning. It is based on four papers that tackle the problem of uncertainty-aware deep learning, covering techniques such as post-hoc calibration, model aggregation, and Bayesian deep learning with variational inference. Also, an overview of related prior work is provided, which covers both classical and deep-learning-based approaches.
Translated abstract:
Diese Dissertation befasst sich mit probabilistischer Modellierung und unsicherheitsbewussten Ansätzen für Deep Learning. Sie basiert auf vier Veröffentlichungen, die sich mit dem Problem des unsicherheitsbewussten Deep Learning befassen und Techniken wie Post-hoc-Kalibrierung, Modellaggregation und Bayesian Deep Learning mit Variational Inference behandeln. Außerdem wird ein Überblick über verwandte frühere Arbeiten gegeben, der sowohl klassische als auch Deep Learning basierte Ansätze abdeckt.
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1744795
Date of submission:
08.11.2024
Oral examination:
24.03.2025
File size:
8993836 bytes
Pages:
182
Urn (citeable URL):
https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bvb:91-diss-20250324-1744795-0-4
Last change:
07.04.2025
 BibTeX