論文の概要: Uncertainty-Aware (UNA) Bases for Deep Bayesian Regression Using Multi-Headed Auxiliary Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.11695v4
• Date: Wed, 15 Dec 2021 19:18:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-18 11:28:49.251170
• Title: Uncertainty-Aware (UNA) Bases for Deep Bayesian Regression Using Multi-Headed Auxiliary Networks
• Title（参考訳）: 多層補助網を用いた深ベイズ回帰のための不確実性認識ベース
• Authors: Sujay Thakur, Cooper Lorsung, Yaniv Yacoby, Finale Doshi-Velez, Weiwei Pan
• Abstract要約: 本稿では,従来のニューラル線形モデルのトレーニング手順が,アウト・オブ・ディストリビューション・インプットに対する不確実性を大幅に過小評価していることを示す。 下流タスクに有用な予測不確実性を捉える新しいトレーニングフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.100727871427367
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural Linear Models (NLM) are deep Bayesian models that produce predictive uncertainties by learning features from the data and then performing Bayesian linear regression over these features. Despite their popularity, few works have focused on methodically evaluating the predictive uncertainties of these models. In this work, we demonstrate that traditional training procedures for NLMs drastically underestimate uncertainty on out-of-distribution inputs, and that they therefore cannot be naively deployed in risk-sensitive applications. We identify the underlying reasons for this behavior and propose a novel training framework that captures useful predictive uncertainties for downstream tasks.
• Abstract（参考訳）: ニューラルリニアモデル(nlm)は、データから特徴を学習し、それらの特徴に対してベイズ線形回帰を行うことで予測的不確実性を生み出す深いベイズモデルである。 その人気にもかかわらず、これらのモデルの予測的不確かさを体系的に評価する研究はほとんどない。 本研究は,nlmsの従来のトレーニング手順が,分布外入力の不確かさを著しく過小評価していること,それゆえ,リスクに敏感なアプリケーションではナイーブにデプロイできないことを実証する。 この動作の根本原因を特定し,下流タスクに有用な予測不確実性を捉える新しいトレーニングフレームワークを提案する。

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