論文の概要: Bayesian Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.01490v2
- Date: Fri, 6 Nov 2020 07:53:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-25 23:53:21.697544
- Title: Bayesian Neural Networks
- Title（参考訳）: ベイズ型ニューラルネットワーク
- Authors: Tom Charnock, Laurence Perreault-Levasseur, Fran\c{c}ois Lanusse
- Abstract要約: ニューラルネットワークによる予測におけるエラーを原理的に得る方法を示し、これらのエラーを特徴付ける2つの方法を提案する。
さらに、これらの2つのメソッドが実際に実施される際に、重大な落とし穴を持つ方法についても説明します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In recent times, neural networks have become a powerful tool for the analysis
of complex and abstract data models. However, their introduction intrinsically
increases our uncertainty about which features of the analysis are
model-related and which are due to the neural network. This means that
predictions by neural networks have biases which cannot be trivially
distinguished from being due to the true nature of the creation and observation
of data or not. In order to attempt to address such issues we discuss Bayesian
neural networks: neural networks where the uncertainty due to the network can
be characterised. In particular, we present the Bayesian statistical framework
which allows us to categorise uncertainty in terms of the ingrained randomness
of observing certain data and the uncertainty from our lack of knowledge about
how data can be created and observed. In presenting such techniques we show how
errors in prediction by neural networks can be obtained in principle, and
provide the two favoured methods for characterising these errors. We will also
describe how both of these methods have substantial pitfalls when put into
practice, highlighting the need for other statistical techniques to truly be
able to do inference when using neural networks.
- Abstract（参考訳）: 近年、ニューラルネットワークは複雑で抽象的なデータモデルを分析するための強力なツールとなっている。
しかし、それらの導入は、どの分析の特徴がモデル関連で、どれがニューラルネットワークに起因するかという我々の不確実性を本質的に増す。
これはつまり、ニューラルネットワークによる予測は、データの生成と観測の真の性質によって、自明に区別できないバイアスを持つということだ。
このような問題に対処するために、ベイズニューラルネットワーク、すなわちネットワークによる不確実性を特徴付けるニューラルネットワークについて論じる。
特に,特定のデータ観測における不確実性や,データの生成・観測方法に関する知識の欠如による不確実性という観点から,不確実性を分類できるベイズ統計枠組みを提案する。
このような手法を提案する際に、ニューラルネットワークによる予測における誤差を原則的に得る方法を示し、これらの誤りを特徴付ける2つの方法を提案する。
さらに、これら2つの手法が実際に実施される際に重大な落とし穴を持つ方法についても述べ、ニューラルネットワークを使用する際に推論を真に行うための他の統計手法の必要性を強調します。
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