Fugu-MT 論文翻訳(概要): Notes on the Behavior of MC Dropout

論文の概要: Notes on the Behavior of MC Dropout

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.02627v2
Date: Tue, 13 Jul 2021 10:40:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-02 06:45:31.553868
Title: Notes on the Behavior of MC Dropout
Title（参考訳）: MC液滴の挙動に関する考察
Authors: Francesco Verdoja, Ville Kyrki
Abstract要約: 本稿では,モンテカルロ液滴の挙動について,異なる視点で考察する。我々は,不確実性推定に利用することを考えると,この手法のいくつかの興味深い特性を留意する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 17.62786520007938
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Among the various options to estimate uncertainty in deep neural networks, Monte-Carlo dropout is widely popular for its simplicity and effectiveness. However the quality of the uncertainty estimated through this method varies and choices in architecture design and in training procedures have to be carefully considered and tested to obtain satisfactory results. In this paper we present a study offering a different point of view on the behavior of Monte-Carlo dropout, which enables us to observe a few interesting properties of the technique to keep in mind when considering its use for uncertainty estimation.
Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークにおける不確かさを推定する様々な選択肢の中で、モンテカルロドロップアウトはその単純さと有効性で広く知られている。しかし, この手法によって推定される不確実性の品質は様々であり, 建築設計における選択や訓練手順においては, 良好な結果を得るために慎重に検討, 検証する必要がある。本稿では,モンテカルロドロップアウトの挙動に関する異なる視点を提示する研究を行い,不確実性推定に用いる際に留意すべきテクニックの興味深い性質について考察する。

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