The hyperparameters of the feature extractor are fixed as suggested in [1]}, similar to [2]}, [3]}. The hyperparameters of the uncertainty layer are adopted from [4]}, who show state-of-the-art results in label uncertainty modeling. For example, as prior distribution \(P(w)\)  a simple Gaussian prior with unit standard deviation \(\mathcal {N}(0, 1)\)  was used. Similarly, the posterior distribution \(P(w|D)\)  is initialized using the same heuristics.

Гиперпараметры экстрактора признаков зафиксированы, как предложено в [1], аналогично [2] и [3]. Гиперпараметры слоя неопределенности приняты из работы [4], в которой продемонстрированы передовые результаты в моделировании неопределенности меток. Например, в качестве априорного распределения P(w) использовалось простое гауссово априорное распределение с единичным стандартным отклонением N(0, 1). Аналогично, апостериорное распределение P(w|D) инициализируется с помощью тех же эвристик.