論文の概要: Estimating Uncertainty Intervals from Collaborating Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.05212v3
• Date: Fri, 12 Nov 2021 19:21:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-01 19:30:17.114968
• Title: Estimating Uncertainty Intervals from Collaborating Networks
• Title（参考訳）: 協調ネットワークによる不確かさ区間の推定
• Authors: Tianhui Zhou, Yitong Li, Yuan Wu, David Carlson
• Abstract要約: 本稿では,2つの損失関数を持つ2つのニューラルネットワークを定義することにより,回帰の予測分布を推定する新しい手法を提案する。 具体的には、あるネットワークは累積分布関数を近似し、2番目のネットワークはその逆を近似する。 我々は、糖尿病患者のA1c値を電子健康記録から予測するなど、CNを2つの合成および6つの実世界のデータセットに対するいくつかの一般的なアプローチと比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.467208581231848
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Effective decision making requires understanding the uncertainty inherent in a prediction. In regression, this uncertainty can be estimated by a variety of methods; however, many of these methods are laborious to tune, generate overconfident uncertainty intervals, or lack sharpness (give imprecise intervals). We address these challenges by proposing a novel method to capture predictive distributions in regression by defining two neural networks with two distinct loss functions. Specifically, one network approximates the cumulative distribution function, and the second network approximates its inverse. We refer to this method as Collaborating Networks (CN). Theoretical analysis demonstrates that a fixed point of the optimization is at the idealized solution, and that the method is asymptotically consistent to the ground truth distribution. Empirically, learning is straightforward and robust. We benchmark CN against several common approaches on two synthetic and six real-world datasets, including forecasting A1c values in diabetic patients from electronic health records, where uncertainty is critical. In the synthetic data, the proposed approach essentially matches ground truth. In the real-world datasets, CN improves results on many performance metrics, including log-likelihood estimates, mean absolute errors, coverage estimates, and prediction interval widths.
• Abstract（参考訳）: 効果的な意思決定には、予測に固有の不確実性を理解する必要がある。 回帰において、この不確実性は様々な方法によって推定できるが、これらの手法の多くは、チューニング、過信不確実性区間の生成、あるいは鋭さの欠如(即効性区間)に精通している。 2つの損失関数を持つ2つのニューラルネットワークを定義することにより、回帰の予測分布を捉える新しい手法を提案することにより、これらの課題に対処する。 具体的には、あるネットワークは累積分布関数を近似し、2番目のネットワークはその逆を近似する。 本稿では,この手法をCN(Collaborating Networks)と呼ぶ。 理論的解析により、最適化の不動点は理想化解であり、この方法は基底真理分布と漸近的に一致することが示されている。 経験上、学習は単純で堅牢である。 我々は、糖尿病患者のA1c値を不確実性が重要となる電子健康記録から予測するなど、CNを2つの合成および6つの実世界のデータセットに対するいくつかの一般的なアプローチと比較した。 合成データでは、提案手法は基本的に基底真理と一致する。 実世界のデータセットでは、cnはログライクな推定、平均絶対誤差、カバレッジ推定、予測間隔幅など、多くのパフォーマンス指標の結果を改善する。

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