論文の概要: URSABench: Comprehensive Benchmarking of Approximate Bayesian Inference
Methods for Deep Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.04466v1
- Date: Wed, 8 Jul 2020 22:51:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-12 12:40:50.796437
- Title: URSABench: Comprehensive Benchmarking of Approximate Bayesian Inference
Methods for Deep Neural Networks
- Title（参考訳）: URSABench:ディープニューラルネットワークのための近似ベイズ推論法の総合ベンチマーク
- Authors: Meet P. Vadera, Adam D. Cobb, Brian Jalaian, Benjamin M. Marlin
- Abstract要約: ディープラーニング手法は、幅広いアプリケーション領域で予測精度を向上し続けている。
ベイズ近似の最近の進歩は、これらの懸念に対処する上で大きな可能性を秘めている。
ベンチマーキングツールのオープンソーススイートであるURSABenchの開発について,ベイズ推定法を総合的に評価するための初期研究について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.521736934292354
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: While deep learning methods continue to improve in predictive accuracy on a
wide range of application domains, significant issues remain with other aspects
of their performance including their ability to quantify uncertainty and their
robustness. Recent advances in approximate Bayesian inference hold significant
promise for addressing these concerns, but the computational scalability of
these methods can be problematic when applied to large-scale models. In this
paper, we describe initial work on the development ofURSABench(the Uncertainty,
Robustness, Scalability, and Accu-racy Benchmark), an open-source suite of
bench-marking tools for comprehensive assessment of approximate Bayesian
inference methods with a focus on deep learning-based classification tasks
- Abstract（参考訳）: ディープラーニング手法は、幅広いアプリケーションドメインにおける予測精度の向上を続けているが、不確実性とその堅牢性など、パフォーマンスの他の面においても重要な問題が残っている。
ベイズ近似の最近の進歩はこれらの問題に対処する上で大きな可能性を秘めているが、これらの手法の計算スケーラビリティは大規模モデルに適用した場合に問題となる可能性がある。
本稿では,深層学習に基づく分類タスクに着目した近似ベイズ推定手法の包括的評価のためのベンチマークツールのオープンソーススイートであるofursabench(the uncertainty, robustness, scalability, and accu-racy benchmark)の開発に関する初期研究について述べる。
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