論文の概要: Trusted Confidence Bounds for Learning Enabled Cyber-Physical Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.05107v2
- Date: Mon, 20 Apr 2020 05:55:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-24 13:37:29.614821
- Title: Trusted Confidence Bounds for Learning Enabled Cyber-Physical Systems
- Title（参考訳）: 学習可能なサイバー物理システムのための信頼度境界
- Authors: Dimitrios Boursinos and Xenofon Koutsoukos
- Abstract要約: インダクティブ・コンフォーマル予測(ICP)に基づく信頼度境界の計算手法を提案する。
我々はTriplet Networkアーキテクチャをトレーニングし、トレーニングデータセットにおけるテスト例とサンプルの類似性を推定するために使用できる入力データの表現を学習する。
次に、これらの表現を用いて、三重項で使用されるニューラルネットワークアーキテクチャに基づく分類器からセット予測の信頼性を推定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1320960069210484
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Cyber-physical systems (CPS) can benefit by the use of learning enabled
components (LECs) such as deep neural networks (DNNs) for perception and
decision making tasks. However, DNNs are typically non-transparent making
reasoning about their predictions very difficult, and hence their application
to safety-critical systems is very challenging. LECs could be integrated easier
into CPS if their predictions could be complemented with a confidence measure
that quantifies how much we trust their output. The paper presents an approach
for computing confidence bounds based on Inductive Conformal Prediction (ICP).
We train a Triplet Network architecture to learn representations of the input
data that can be used to estimate the similarity between test examples and
examples in the training data set. Then, these representations are used to
estimate the confidence of set predictions from a classifier that is based on
the neural network architecture used in the triplet. The approach is evaluated
using a robotic navigation benchmark and the results show that we can computed
trusted confidence bounds efficiently in real-time.
- Abstract（参考訳）: サイバー物理システム(CPS)は、認識と意思決定タスクに深層ニューラルネットワーク(DNN)のような学習可能なコンポーネント(LEC)を使用することによって恩恵を受けることができる。
しかし、dnnは一般的に、その予測に対する推論が非常に困難であり、安全クリティカルシステムへの応用は非常に困難である。
LEC が CPS に統合されるのは,その予測が出力の信頼度を定量化する信頼度尺度で補完される場合だ。
本稿では,インダクティブ・コンフォーマル予測(ICP)に基づく信頼性境界の計算手法を提案する。
我々はTriplet Networkアーキテクチャをトレーニングし、トレーニングデータセットにおけるテスト例とサンプルの類似性を推定するために使用できる入力データの表現を学習する。
次に、これらの表現を用いて、三重項で使用されるニューラルネットワークアーキテクチャに基づく分類器からセット予測の信頼性を推定する。
本手法は,ロボットナビゲーションベンチマークを用いて評価し,信頼度境界をリアルタイムで効率的に計算できることを示す。
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