論文の概要: Estimation with Uncertainty via Conditional Generative Adversarial
Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.00334v1
- Date: Wed, 1 Jul 2020 08:54:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-14 22:09:37.128093
- Title: Estimation with Uncertainty via Conditional Generative Adversarial
Networks
- Title（参考訳）: 条件付き生成逆ネットワークによる不確実性の推定
- Authors: Minhyeok Lee, Junhee Seok
- Abstract要約: 条件付き生成逆数ネットワーク(cGAN)におけるジェネレータの使い方が異なる予測確率型ニューラルネットワークモデルを提案する。
通常のcGANの入力と出力を反転させることで、モデルを予測モデルとしてうまく利用することができる。
さらに,予測の不確実性を測定するために,回帰問題や分類問題に対するエントロピーと相対エントロピーを導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.829070379776576
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Conventional predictive Artificial Neural Networks (ANNs) commonly employ
deterministic weight matrices; therefore, their prediction is a point estimate.
Such a deterministic nature in ANNs causes the limitations of using ANNs for
medical diagnosis, law problems, and portfolio management, in which discovering
not only the prediction but also the uncertainty of the prediction is
essentially required. To address such a problem, we propose a predictive
probabilistic neural network model, which corresponds to a different manner of
using the generator in conditional Generative Adversarial Network (cGAN) that
has been routinely used for conditional sample generation. By reversing the
input and output of ordinary cGAN, the model can be successfully used as a
predictive model; besides, the model is robust against noises since adversarial
training is employed. In addition, to measure the uncertainty of predictions,
we introduce the entropy and relative entropy for regression problems and
classification problems, respectively. The proposed framework is applied to
stock market data and an image classification task. As a result, the proposed
framework shows superior estimation performance, especially on noisy data;
moreover, it is demonstrated that the proposed framework can properly estimate
the uncertainty of predictions.
- Abstract（参考訳）: 従来の予測ニューラルネットワーク(ANN)では、決定論的重み行列が一般的であり、その予測はポイント推定である。
このようなANNにおける決定論的性質は、医学診断、法律問題、ポートフォリオ管理にANNを使用することの限界を引き起こし、予測だけでなく、予測の不確実性も本質的に必要である。
このような問題に対処するために,条件付きサンプル生成に日常的に使用される条件付き生成逆逆ネットワーク(cgan)において,ジェネレータを使用する異なる方法に対応する予測確率的ニューラルネットワークモデルを提案する。
通常のcGANの入力と出力を反転させることで、モデルを予測モデルとしてうまく利用することができる。
さらに,予測の不確実性を測定するために,回帰問題と分類問題に対するエントロピーと相対エントロピーを導入する。
提案手法は,ストックマーケットデータと画像分類タスクに適用される。
その結果,提案手法は,特にノイズデータにおいて優れた推定性能を示し,また,提案手法が予測の不確かさを適切に推定できることを示した。
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