一种基于深度学习高斯过程的神经网络不确定性评测方法

一种基于深度学习高斯过程的神经网络不确定性评测方法，包括构建数据集，分为用于训练的输入数据Xo和测试集数据X0*；将Xo输入给开发方给出的推理模型，得到相应的预测输出yo，将输入和输出组成一对，构建基于不确定性的训练数据集(Xo,yo)；将(Xo,yo)和X0*分别输入进基于卷积神经网络的特征提取模块进行特征提取；将特征提取后的构建的训练集数据(X,y)和测试集数据X*输入给基于高斯过程的不确定性量化模型进行量化，得到不确定性量化输出结果；针对不同的任务，选取不同的指标作为不确定性量化输出结果；根据测试结果，对不确定性测试结果进行可视化展示；本发明能够有效评估模型的不确定性，提高模型的可解释性。