Meta-Policy Controller verbessert Unsicherheitskalibrierung in Evidential Learning
Traditionelle Evidential Deep Learning‑Modelle setzen auf feste Hyperparameter, was ihre Anpassungsfähigkeit an sich verändernde Datenverteilungen stark einschränkt. Das neue Meta‑Policy Controller‑Framework (MPC) löst dieses Problem, indem es die KL‑Divergenz‑Koeffizienten und die Dirichlet‑Prior‑Stärken dynamisch anpasst.
