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#411
summarized by : Akihiro FUJII
どんな論文か？
不確実性の算出には、アンサンブルが用いられるがコストが高い。そこでマスクを使うことで、モデルの結合を擬似的に操作することでアンサンブルする手法を提案。ImageNetとCIFAR-10で効果を確認した。
新規性
よくつかわれるMC-Dropoutは信頼性が低く、Deep Emsamblesは独立したモデルを複数必要とするためコストが高い。それをマスクを導入し、マスクの重なりなどのパラメーターを調整することにより、両者の間をとるようなMaskemblesを提案。
結果
CIFAR-10, ImageNetで検証し、画像の汚染度に対して不確実性を示すことを確認した。
その他（なぜ通ったか？等）
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