論文の概要: Modal Uncertainty Estimation via Discrete Latent Representation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.12858v1
• Date: Sat, 25 Jul 2020 05:29:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-07 00:34:09.009414
• Title: Modal Uncertainty Estimation via Discrete Latent Representation
• Title（参考訳）: 離散潜在表現によるモーダル不確かさ推定
• Authors: Di Qiu, Lok Ming Lui
• Abstract要約: 本稿では,インプットとアウトプットの1対1マッピングを,忠実な不確実性対策とともに学習するディープラーニングフレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、現在の最先端手法よりもはるかに正確な不確実性推定を実証している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.246061945756033
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many important problems in the real world don't have unique solutions. It is thus important for machine learning models to be capable of proposing different plausible solutions with meaningful probability measures. In this work we introduce such a deep learning framework that learns the one-to-many mappings between the inputs and outputs, together with faithful uncertainty measures. We call our framework {\it modal uncertainty estimation} since we model the one-to-many mappings to be generated through a set of discrete latent variables, each representing a latent mode hypothesis that explains the corresponding type of input-output relationship. The discrete nature of the latent representations thus allows us to estimate for any input the conditional probability distribution of the outputs very effectively. Both the discrete latent space and its uncertainty estimation are jointly learned during training. We motivate our use of discrete latent space through the multi-modal posterior collapse problem in current conditional generative models, then develop the theoretical background, and extensively validate our method on both synthetic and realistic tasks. Our framework demonstrates significantly more accurate uncertainty estimation than the current state-of-the-art methods, and is informative and convenient for practical use.
• Abstract（参考訳）: 現実世界の重要な問題の多くは、ユニークな解決策を持っていません。 したがって、機械学習モデルでは、有意義な確率測度で異なる可算解を提案できることが重要である。 本研究では,インプットとアウトプットの1対1マッピングを,忠実な不確実性対策とともに学習する深層学習フレームワークを提案する。 我々は1対1のマッピングを離散的潜在変数の集合を通して生成し、それぞれが対応する入出力関係のタイプを説明する潜在モード仮説を表すので、このフレームワークを「モード不確実性推定」と呼んでいる。 したがって、潜在表現の離散的性質により、出力の条件確率分布を非常に効果的に推定することができる。 離散潜在空間とその不確実性推定は共に訓練中に学習される。 我々は,現在の条件付き生成モデルにおけるマルチモーダル後方崩壊問題を通じて離散的潜在空間の利用を動機付け,理論的な背景を発達させ,合成的および現実的なタスクの両方においてこの手法を広範囲に検証する。 本フレームワークは,現在の最先端手法よりも精度の高い不確実性推定を行い,実用上有用であることを示す。

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