Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multi-Loss Sub-Ensembles for Accurate Classification with Uncertainty Estimation

論文の概要: Multi-Loss Sub-Ensembles for Accurate Classification with Uncertainty Estimation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.01917v2
Date: Wed, 11 Nov 2020 12:41:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-10 20:48:42.953075
Title: Multi-Loss Sub-Ensembles for Accurate Classification with Uncertainty Estimation
Title（参考訳）: 不確かさ推定による高精度分類のためのマルチロスサブアンサンブル
Authors: Omer Achrack, Raizy Kellerman, Ouriel Barzilay
Abstract要約: 本稿では,ディープニューラルネットワーク(DNN)の高精度な不確実性推定手法を提案する。我々は,Deep-Sub-Ensembles法によって提案される利点を利用して,推定時間を比較的低く保つ。その結果,いくつかの不確実性対策における分類課題と競争結果の精度が向上した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2891210250935146
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Deep neural networks (DNNs) have made a revolution in numerous fields during the last decade. However, in tasks with high safety requirements, such as medical or autonomous driving applications, providing an assessment of the models reliability can be vital. Uncertainty estimation for DNNs has been addressed using Bayesian methods, providing mathematically founded models for reliability assessment. These model are computationally expensive and generally impractical for many real-time use cases. Recently, non-Bayesian methods were proposed to tackle uncertainty estimation more efficiently. We propose an efficient method for uncertainty estimation in DNNs achieving high accuracy. We simulate the notion of multi-task learning on single-task problems by producing parallel predictions from similar models differing by their loss. This multi-loss approach allows one-phase training for single-task learning with uncertainty estimation. We keep our inference time relatively low by leveraging the advantage proposed by the Deep-Sub-Ensembles method. The novelty of this work resides in the proposed accurate variational inference with a simple and convenient training procedure, while remaining competitive in terms of computational time. We conduct experiments on SVHN, CIFAR10, CIFAR100 as well as Image-Net using different architectures. Our results show improved accuracy on the classification task and competitive results on several uncertainty measures.
Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(DNN)は、過去10年間に多くの分野で革命を起こしてきた。しかし、医療や自動運転といった安全要件の高いタスクでは、モデルの信頼性を評価することが不可欠である。 DNNの不確実性推定はベイズ法を用いて解決され、信頼性評価のために数学的に確立されたモデルを提供する。これらのモデルは計算コストが高く、多くのリアルタイムユースケースでは一般的に実用的ではない。近年,不確実性推定をより効率的に行うための非ベイズ的手法が提案されている。高精度なDNNにおける不確実性推定手法を提案する。単一タスク問題に対するマルチタスク学習の概念をシミュレーションし、その損失によって異なる類似モデルから並列予測を生成する。このマルチロスアプローチは、不確実性推定を伴うシングルタスク学習のための単相学習を可能にする。我々は,Deep-Sub-Ensembles法によって提案される利点を利用して,推定時間を比較的低く保つ。この研究の目新しさは、計算時間の観点からの競争力を保ちながら、単純で便利なトレーニング手順で提案された正確な変分推論にある。 SVHN, CIFAR10, CIFAR100および異なるアーキテクチャを用いた画像ネットの実験を行った。その結果,いくつかの不確実性対策における分類課題と競争結果の精度が向上した。

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