論文の概要: Uncertainty Estimation and Calibration with Finite-State Probabilistic RNNs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.12010v1
• Date: Tue, 24 Nov 2020 10:35:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-21 13:45:00.868845
• Title: Uncertainty Estimation and Calibration with Finite-State Probabilistic RNNs
• Title（参考訳）: 有限状態確率RNNによる不確かさ推定と校正
• Authors: Cheng Wang and Carolin Lawrence and Mathias Niepert
• Abstract要約: 不確かさの定量化は、信頼性と信頼性のある機械学習システムを構築するために不可欠である。 本稿では、リカレントニューラルネットワーク(RNN)における離散状態遷移による不確実性の推定を提案する。 モデルの不確実性は、繰り返し状態遷移分布からサンプリングするたびに、予測を数回実行することで定量化することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.84563789289183
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Uncertainty quantification is crucial for building reliable and trustable machine learning systems. We propose to estimate uncertainty in recurrent neural networks (RNNs) via stochastic discrete state transitions over recurrent timesteps. The uncertainty of the model can be quantified by running a prediction several times, each time sampling from the recurrent state transition distribution, leading to potentially different results if the model is uncertain. Alongside uncertainty quantification, our proposed method offers several advantages in different settings. The proposed method can (1) learn deterministic and probabilistic automata from data, (2) learn well-calibrated models on real-world classification tasks, (3) improve the performance of out-of-distribution detection, and (4) control the exploration-exploitation trade-off in reinforcement learning.
• Abstract（参考訳）: 不確実性定量化は、信頼性と信頼性のある機械学習システムを構築する上で不可欠である。 本稿では,リカレントニューラルネットワーク(RNN)における確率的離散状態遷移による不確実性の推定を提案する。 モデルの不確実性は、繰り返し状態遷移分布からサンプリングするたびに予測を実行して数回定量化することができ、モデルが不確実であれば、潜在的に異なる結果が得られる。 不確実性の定量化とともに,提案手法は異なる設定でいくつかの利点を提供する。 提案手法は,(1)データから決定論的・確率的オートマトンを学習し,(2)実世界の分類タスクで well-calibrated models を学習し,(3) 分布外検出の性能を改善し,(4) 強化学習における探索・探索トレードオフを制御できる。

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