論文の概要: Pitfalls of In-Domain Uncertainty Estimation and Ensembling in Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.06470v4
• Date: Sun, 18 Jul 2021 16:17:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-31 23:02:52.684487
• Title: Pitfalls of In-Domain Uncertainty Estimation and Ensembling in Deep Learning
• Title（参考訳）: 深層学習における内部不確かさ推定と組込みの落とし穴
• Authors: Arsenii Ashukha, Alexander Lyzhov, Dmitry Molchanov, Dmitry Vetrov
• Abstract要約: 本研究では,画像分類における領域内不確実性に着目した。 そこで本研究では,ディープアンサンブル等価スコア(DEE)を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.72363097550483
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Uncertainty estimation and ensembling methods go hand-in-hand. Uncertainty estimation is one of the main benchmarks for assessment of ensembling performance. At the same time, deep learning ensembles have provided state-of-the-art results in uncertainty estimation. In this work, we focus on in-domain uncertainty for image classification. We explore the standards for its quantification and point out pitfalls of existing metrics. Avoiding these pitfalls, we perform a broad study of different ensembling techniques. To provide more insight in this study, we introduce the deep ensemble equivalent score (DEE) and show that many sophisticated ensembling techniques are equivalent to an ensemble of only few independently trained networks in terms of test performance.
• Abstract（参考訳）: 不確実性推定とアンサンブル手法は相反する。 不確実性推定は、センシング性能を評価するための主要なベンチマークの1つである。 同時に、ディープラーニングアンサンブルは、不確実性推定において最先端の結果を提供する。 本研究では,画像分類における領域内不確実性に着目した。 その定量化の基準を探り、既存のメトリクスの落とし穴を指摘します。 これらの落とし穴を回避し,様々なセンシング手法を幅広く研究する。 そこで本研究では,ディープアンサンブル等価スコア (DEE) を導入し,多くの高度なアンサンブル技術が,テスト性能の点で独立に訓練された少数のネットワークのアンサンブルと等価であることを示す。

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