Procjenjivanje nesigurnosti predikcija diskriminativnih konvolucijskih modela primjenom suparničkog učenja : diplomski rad - Šarić, Josip (J. Šarić, 2018)
Sažetak na hrvatskom: Procjena nesigurnosti predikcija važna je osobina sustava dubokog učenja. U ovome radu dan je pregled postojećih postupaka za procjenu nesigurnosti i predložen je takav postupak zasnovan na suparničkom učenju. Implementiran je model suparničkog učenja kod kojeg je generator model semantičke segmentacije zasnovan na arhitekturi ResNet-50, a diskriminator na svome izlazu daje gustu mapu procjene nesigurnosti predikcija generatora. Pokazan je utjecaj suparničkog gubitka na performanse modela u zadatku semantičke segmentacije. Uspoređene su i evaluirane procjene nesigurnosti funkcijom softmax i kao izlaz diskriminatora u suparničkom učenju.