論文の概要: Estimation of Accurate and Calibrated Uncertainties in Deterministic models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.05103v1
• Date: Wed, 11 Mar 2020 04:02:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-24 13:37:54.141445
• Title: Estimation of Accurate and Calibrated Uncertainties in Deterministic models
• Title（参考訳）: 決定論的モデルにおける精度と校正不確かさの推定
• Authors: Enrico Camporeale and Algo Car\`e
• Abstract要約: 我々は,決定論的予測を確率論的予測に変換する手法を考案した。 そのためには,そのようなモデルの精度と信頼性(校正)を損なう必要がある。 隠れたノイズを正確に回収できる合成データと、大規模な実世界のデータセットの両方について、いくつかの例を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8702432681310401
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper we focus on the problem of assigning uncertainties to single-point predictions generated by a deterministic model that outputs a continuous variable. This problem applies to any state-of-the-art physics or engineering models that have a computational cost that does not readily allow to run ensembles and to estimate the uncertainty associated to single-point predictions. Essentially, we devise a method to easily transform a deterministic prediction into a probabilistic one. We show that for doing so, one has to compromise between the accuracy and the reliability (calibration) of such a probabilistic model. Hence, we introduce a cost function that encodes their trade-off. We use the Continuous Rank Probability Score to measure accuracy and we derive an analytic formula for the reliability, in the case of forecasts of continuous scalar variables expressed in terms of Gaussian distributions. The new Accuracy-Reliability cost function is then used to estimate the input-dependent variance, given a black-box mean function, by solving a two-objective optimization problem. The simple philosophy behind this strategy is that predictions based on the estimated variances should not only be accurate, but also reliable (i.e. statistical consistent with observations). Conversely, early works based on the minimization of classical cost functions, such as the negative log probability density, cannot simultaneously enforce both accuracy and reliability. We show several examples both with synthetic data, where the underlying hidden noise can accurately be recovered, and with large real-world datasets.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,連続変数を出力する決定論的モデルにより生成される単一点予測に不確実性を割り当てる問題に焦点をあてる。 この問題は、アンサンブルの実行が容易でない計算コストを持つ最先端の物理学や工学モデルに適用され、単点予測に関連する不確かさを推定する。 基本的に、決定論的予測を確率的予測に容易に変換する手法を考案する。 そこで本研究では,そのような確率モデルの精度と信頼性(因果関係)を妥協する必要があることを示す。 そこで我々は,そのトレードオフを符号化するコスト関数を導入する。 連続ランク確率スコアを用いて精度を計測し,ガウス分布で表される連続スカラー変数の予測において,信頼性に関する解析式を導出する。 新しい精度・信頼性コスト関数は、2目的最適化問題を解くことにより、ブラックボックス平均関数が与えられた入力依存分散を推定するために使用される。 この戦略の背後にある単純な哲学は、推定された分散に基づく予測は正確であるだけでなく、信頼できる(つまり観測と統計的に一致している)べきだというものである。 逆に、負の対数確率密度のような古典的コスト関数の最小化に基づく初期の研究は、精度と信頼性の両方を同時に実施することはできない。 基礎となる隠れたノイズを正確に復元できる合成データと、大規模な実世界のデータセットの両方の例を示す。

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