論文の概要: Distributional Gaussian Process Layers for Outlier Detection in Image
Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.13756v1
- Date: Wed, 28 Apr 2021 13:37:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-29 16:33:11.473832
- Title: Distributional Gaussian Process Layers for Outlier Detection in Image
Segmentation
- Title(参考訳): 画像分割における外乱検出のための分布ガウス過程層
- Authors: Sebastian G. Popescu, David J. Sharp, James H. Cole, Konstantinos
Kamnitsas, Ben Glocker
- Abstract要約: 階層的畳み込みガウス過程に対するパラメータ効率のよいベイズ層を提案する。
脳組織セグメンテーションに関する実験により、結果として得られるアーキテクチャは、確立された決定論的セグメンテーションアルゴリズムの性能に近づいた。
我々の不確実性推定は、以前のベイズネットワークの能力を上回る分布外検出をもたらす。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 15.086527565572073
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We propose a parameter efficient Bayesian layer for hierarchical
convolutional Gaussian Processes that incorporates Gaussian Processes operating
in Wasserstein-2 space to reliably propagate uncertainty. This directly
replaces convolving Gaussian Processes with a distance-preserving affine
operator on distributions. Our experiments on brain tissue-segmentation show
that the resulting architecture approaches the performance of well-established
deterministic segmentation algorithms (U-Net), which has never been achieved
with previous hierarchical Gaussian Processes. Moreover, by applying the same
segmentation model to out-of-distribution data (i.e., images with pathology
such as brain tumors), we show that our uncertainty estimates result in
out-of-distribution detection that outperforms the capabilities of previous
Bayesian networks and reconstruction-based approaches that learn normative
distributions.
- Abstract(参考訳): 我々は,wasserstein-2空間で動作するガウス過程を組み込んだ階層的畳み込みガウス過程に対して,不確かさを確実に伝播するパラメータ効率の高いベイズ層を提案する。
これは、ガウス過程を分布上の距離保存アフィン作用素に置き換える。
脳組織セグメンテーション実験の結果,従来の階層的ガウス過程では達成されていない,確立された決定論的セグメンテーションアルゴリズム(u-net)の性能にアプローチした。
さらに,同じセグメンテーションモデルを分散データ(例えば脳腫瘍などの病理画像)に適用することにより,不確実性推定の結果,従来のベイズネットワークや正規分布を学習するレコンストラクションに基づくアプローチよりも優れる分布外検出が得られることを示す。
関連論文リスト
- Distributed Markov Chain Monte Carlo Sampling based on the Alternating
Direction Method of Multipliers [143.6249073384419]
本論文では,乗算器の交互方向法に基づく分散サンプリング手法を提案する。
我々は,アルゴリズムの収束に関する理論的保証と,その最先端性に関する実験的証拠の両方を提供する。
シミュレーションでは,線形回帰タスクとロジスティック回帰タスクにアルゴリズムを配置し,その高速収束を既存の勾配法と比較した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-29T02:08:40Z) - Implicit Variational Inference for High-Dimensional Posteriors [7.924706533725115]
変分推論において、ベイズモデルの利点は、真の後続分布を正確に捉えることに依存する。
複雑な多重モーダルおよび相関後部を近似するのに適した暗黙分布を特定するニューラルサンプリング手法を提案する。
提案手法では,ニューラルネットワークを局所的に線形化することにより,暗黙分布を用いた近似推論の新たなバウンダリを導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-10T14:06:56Z) - Posterior Contraction Rates for Mat\'ern Gaussian Processes on
Riemannian Manifolds [51.68005047958965]
我々は,本質的なガウス過程が実際により優れた性能を発揮することを示す。
我々の研究は、データ効率の異なるレベルを区別するために、よりきめ細かい分析が必要であることを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-19T20:30:58Z) - Towards Better Certified Segmentation via Diffusion Models [62.21617614504225]
セグメンテーションモデルは敵の摂動に弱いため、医療や自動運転といった重要な意思決定システムでの使用を妨げます。
近年,理論的保証を得るためにガウス雑音を入力に加えることにより,セグメント化予測のランダム化が提案されている。
本稿では,ランダムな平滑化と拡散モデルを組み合わせたセグメンテーション予測の問題に対処する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-16T16:30:39Z) - Distributional Gaussian Processes Layers for Out-of-Distribution
Detection [18.05109901753853]
ディープニューラルネットワークに依存する分布外検出モデルが、医用画像の領域シフトを検出するのに適しているかどうかは不明だ。
本稿では,ワッサーシュタイン2空間で動作するガウス過程を組み込んだ階層的畳み込みガウス過程に対するパラメータ効率のよいベイズ層を提案する。
我々の不確実性推定は、以前のベイズネットワークの能力を上回る分布外検出をもたらす。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-27T14:49:48Z) - Gaussian Processes and Statistical Decision-making in Non-Euclidean
Spaces [96.53463532832939]
我々はガウス過程の適用性を高める技術を開発した。
この観点から構築した効率的な近似を幅広く導入する。
非ユークリッド空間上のガウス過程モデルの集合を開発する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-22T01:42:57Z) - Pathwise Conditioning of Gaussian Processes [72.61885354624604]
ガウス過程後部をシミュレーションするための従来のアプローチでは、有限個の入力位置のプロセス値の限界分布からサンプルを抽出する。
この分布中心の特徴づけは、所望のランダムベクトルのサイズで3次スケールする生成戦略をもたらす。
条件付けのこのパスワイズ解釈が、ガウス過程の後部を効率的にサンプリングするのに役立てる近似の一般族をいかに生み出すかを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-08T17:09:37Z) - Beyond the Mean-Field: Structured Deep Gaussian Processes Improve the
Predictive Uncertainties [12.068153197381575]
高速収束を達成しつつ、潜在過程間の共分散を維持できる新しい変分族を提案する。
新しいアプローチの効率的な実装を提供し、それをいくつかのベンチマークデータセットに適用します。
優れた結果をもたらし、最先端の代替品よりも精度とキャリブレーションされた不確実性推定とのバランスが良くなる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-22T11:10:59Z) - Efficiently Sampling Functions from Gaussian Process Posteriors [76.94808614373609]
高速後部サンプリングのための簡易かつ汎用的なアプローチを提案する。
分離されたサンプルパスがガウス過程の後部を通常のコストのごく一部で正確に表現する方法を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-21T14:03:16Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。