論文の概要: Bayesian Neural Networks with Soft Evidence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.09570v2
• Date: Thu, 29 Apr 2021 04:31:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-05 20:54:15.830479
• Title: Bayesian Neural Networks with Soft Evidence
• Title（参考訳）: ソフトエビデンスを持つベイズニューラルネットワーク
• Authors: Edward Yu
• Abstract要約: ジェフリーの条件付けの規則は、ソフトエビデンスの場合の信念を更新する方法を提供する。 ジェフリーに基づく手法は精度の点で競争力があるか良いが、いくつかのケースでは校正基準が20%以上改善されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Bayes's rule deals with hard evidence, that is, we can calculate the probability of event $A$ occuring given that event $B$ has occurred. Soft evidence, on the other hand, involves a degree of uncertainty about whether event $B$ has actually occurred or not. Jeffrey's rule of conditioning provides a way to update beliefs in the case of soft evidence. We provide a framework to learn a probability distribution on the weights of a neural network trained using soft evidence by way of two simple algorithms for approximating Jeffrey conditionalization. We propose an experimental protocol for benchmarking these algorithms on empirical datasets and find that Jeffrey based methods are competitive or better in terms of accuracy yet show improvements in calibration metrics upwards of 20% in some cases, even when the data contains mislabeled points.
• Abstract（参考訳）: ベイズの法則はハードな証拠を扱う、すなわち、イベント$b$が発生すると、イベント$a$が発生する確率を計算できる。 一方、軟弱な証拠には、イベント$b$が実際に発生したかどうかに関する不確実性がある。 ジェフリーの条件づけ規則は、軟弱な証拠の場合には信念を更新する手段を提供する。 我々は,ジェフリー条件付けを近似する2つの簡単なアルゴリズムを用いて,ソフトエビデンスを用いてトレーニングしたニューラルネットワークの重みに関する確率分布を学習するフレームワークを提供する。 我々は,これらのアルゴリズムを経験的データセット上でベンチマークするための実験的プロトコルを提案し,ジェフリーに基づく手法は精度の点で競争力があるが,データにラベルが付っていない場合でも,校正基準が20%以上改善されていることを示す。

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