論文の概要: Learning Probabilistic Ordinal Embeddings for Uncertainty-Aware Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.13629v1
• Date: Thu, 25 Mar 2021 06:56:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-03-26 13:50:42.977002
• Title: Learning Probabilistic Ordinal Embeddings for Uncertainty-Aware Regression
• Title（参考訳）: 不確実性認識回帰のための確率的順序付け学習
• Authors: Wanhua Li, Xiaoke Huang, Jiwen Lu, Jianjiang Feng, Jie Zhou
• Abstract要約: 不確かさが唯一の確実性である。 伝統的に、直接回帰定式化を考慮し、ある確率分布の族に出力空間を変更することによって不確実性をモデル化する。 現在のレグレッション技術における不確実性をモデル化する方法は、未解決の問題である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.3373131262391
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Uncertainty is the only certainty there is. Modeling data uncertainty is essential for regression, especially in unconstrained settings. Traditionally the direct regression formulation is considered and the uncertainty is modeled by modifying the output space to a certain family of probabilistic distributions. On the other hand, classification based regression and ranking based solutions are more popular in practice while the direct regression methods suffer from the limited performance. How to model the uncertainty within the present-day technologies for regression remains an open issue. In this paper, we propose to learn probabilistic ordinal embeddings which represent each data as a multivariate Gaussian distribution rather than a deterministic point in the latent space. An ordinal distribution constraint is proposed to exploit the ordinal nature of regression. Our probabilistic ordinal embeddings can be integrated into popular regression approaches and empower them with the ability of uncertainty estimation. Experimental results show that our approach achieves competitive performance. Code is available at https://github.com/Li-Wanhua/POEs.
• Abstract（参考訳）: 不確かさが唯一の確実性である。 データの不確かさのモデリングは回帰、特に制約のない設定には不可欠である。 伝統的に、直接回帰定式化は考慮され、不確実性は出力空間をある確率分布の族に変更することでモデル化される。 一方,直接回帰法は性能の制限に苦しむ一方で,分類に基づく回帰とランキングに基づく解は実際より一般的である。 現在のレグレッション技術における不確実性をモデル化する方法は、未解決の問題である。 本稿では,各データを潜在空間における決定論的点ではなく,多変量ガウス分布として表現する確率的順序埋め込みを学習する。 回帰の順序性を利用するために順序分布制約が提案されている。 我々の確率的順序埋め込みは、一般的な回帰アプローチに統合され、不確実性推定の能力でそれらを強化することができる。 実験の結果,本手法は競争性能を発揮できることがわかった。 コードはhttps://github.com/Li-Wanhua/POEsで入手できる。

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