論文の概要: Uncertainty Estimation with Deep Learning for Rainfall-Runoff Modelling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.14295v1
• Date: Tue, 15 Dec 2020 20:52:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-07 05:08:06.165578
• Title: Uncertainty Estimation with Deep Learning for Rainfall-Runoff Modelling
• Title（参考訳）: 降雨流出モデルにおける深層学習による不確かさ推定
• Authors: Daniel Klotz, Frederik Kratzert, Martin Gauch, Alden Keefe Sampson, G\"unter Klambauer, Sepp Hochreiter, Grey Nearing
• Abstract要約: 不確実性推定は水文予測に不可欠である。 深層学習では正確で正確で確実な不確実性推定が可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.080450230687111
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Deep Learning is becoming an increasingly important way to produce accurate hydrological predictions across a wide range of spatial and temporal scales. Uncertainty estimations are critical for actionable hydrological forecasting, and while standardized community benchmarks are becoming an increasingly important part of hydrological model development and research, similar tools for benchmarking uncertainty estimation are lacking. We establish an uncertainty estimation benchmarking procedure and present four Deep Learning baselines, out of which three are based on Mixture Density Networks and one is based on Monte Carlo dropout. Additionally, we provide a post-hoc model analysis to put forward some qualitative understanding of the resulting models. Most importantly however, we show that accurate, precise, and reliable uncertainty estimation can be achieved with Deep Learning.
• Abstract（参考訳）: 深層学習は、幅広い空間的および時間的スケールにわたって正確な水文予測を行うための、ますます重要な方法になりつつある。 不確実性推定は実行可能な水文予測には不可欠であり、標準化されたコミュニティベンチマークは水文モデルの開発と研究においてますます重要になっているが、不確実性推定をベンチマークするための同様のツールが不足している。 我々は,不確実性推定ベンチマーク手法を確立し,その内3つは混合密度ネットワーク,1つはモンテカルロのドロップアウトに基づくディープラーニングベースラインを提示する。 さらに,結果モデルの定性的理解を進めるために,ポストホックモデル解析も提供する。 しかし最も重要なことは、Deep Learningによって正確で正確で確実な不確実性推定が達成できることである。

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