智能模型的不确定性是模型内生脆弱性问题的重要表征之一，反映了模型对输入数据预测结果的可信程度，包含了对数据和模型两方面缺陷的量化估计。本次报告介绍了模型不确定性估计工作基本概念，讲述了现有体系下两个学派四类方法的研究框架，解释了对两类不确定性分离建模的理论依据，并辅以前沿算法梳理了其计算方法及实验效果表现，表明了当前的研究热点问题和关键挑战。
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