論文の概要: Accurate and Reliable Forecasting using Stochastic Differential Equations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.15041v1
• Date: Sun, 28 Mar 2021 04:18:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-31 14:17:09.268663
• Title: Accurate and Reliable Forecasting using Stochastic Differential Equations
• Title（参考訳）: 確率微分方程式を用いた精度・信頼性予測
• Authors: Peng Cui, Zhijie Deng, Wenbo Hu and Jun Zhu
• Abstract要約: ディープラーニングモデルにとって、現実世界の環境に浸透する不確実性を適切に特徴付けることは、非常に困難である。 本論文では,HNNの予測平均と分散の相互作用を特徴づけるSDE-HNNを開発した。 本手法は,予測性能と不確実性定量化の両方の観点から,最先端のベースラインを著しく上回ることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.21369419647511
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: It is critical yet challenging for deep learning models to properly characterize uncertainty that is pervasive in real-world environments. Although a lot of efforts have been made, such as heteroscedastic neural networks (HNNs), little work has demonstrated satisfactory practicability due to the different levels of compromise on learning efficiency, quality of uncertainty estimates, and predictive performance. Moreover, existing HNNs typically fail to construct an explicit interaction between the prediction and its associated uncertainty. This paper aims to remedy these issues by developing SDE-HNN, a new heteroscedastic neural network equipped with stochastic differential equations (SDE) to characterize the interaction between the predictive mean and variance of HNNs for accurate and reliable regression. Theoretically, we show the existence and uniqueness of the solution to the devised neural SDE. Moreover, based on the bias-variance trade-off for the optimization in SDE-HNN, we design an enhanced numerical SDE solver to improve the learning stability. Finally, to more systematically evaluate the predictive uncertainty, we present two new diagnostic uncertainty metrics. Experiments on the challenging datasets show that our method significantly outperforms the state-of-the-art baselines in terms of both predictive performance and uncertainty quantification, delivering well-calibrated and sharp prediction intervals.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルにとって、現実世界の環境に浸透する不確実性を適切に特徴付けることは、非常に困難である。 ヘテロシドスティックニューラルネットワーク(hnn)など多くの努力がなされているが、学習効率、不確実性推定の質、予測性能の異なるレベルの妥協によって、実用性が満足できる成果は少ない。 さらに、既存のHNNは予測と関連する不確実性の間に明確な相互作用を構築することができない。 本稿では、確率微分方程式(SDE)を備えた新しいヘテロ代用ニューラルネットワークであるSDE-HNNを開発し、HNNの予測平均と分散の相互作用を正確にかつ信頼性の高い回帰のために特徴付けることにより、これらの問題を解決することを目的とする。 理論的には、考案されたニューラルSDEに対する解の存在と特異性を示す。 さらに、SDE-HNNにおける最適化のためのバイアス分散トレードオフに基づいて、学習安定性を向上させるために、改良された数値SDEソルバを設計する。 最後に、予測の不確かさをより体系的に評価するために、2つの新しい診断不確実性指標を示す。 本手法は,予測性能と不確実性定量化の両方の観点から,最先端のベースラインを著しく上回り,良好な校正と鋭い予測間隔を提供することを示す。

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