論文の概要: Errors-in-Variables for deep learning: rethinking aleatoric uncertainty
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.09095v1
- Date: Wed, 19 May 2021 12:37:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-20 16:30:53.237265
- Title: Errors-in-Variables for deep learning: rethinking aleatoric uncertainty
- Title（参考訳）: ディープラーニングにおけるエラーイン変数--アレエータ的不確実性再考
- Authors: J\"org Martin and Clemens Elster
- Abstract要約: 本稿では,ニューラルネットワークへの入力に伴う不確実性を考慮したErrors-in-Variablesモデルを用いたディープレグレッションのためのベイズ処理について述べる。
この処理を,変分推論に基づく不確実性定量化のための既存のアプローチとどのように組み合わせることができるかを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7310043452300736
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present a Bayesian treatment for deep regression using an
Errors-in-Variables model which accounts for the uncertainty associated with
the input to the employed neural network. It is shown how the treatment can be
combined with already existing approaches for uncertainty quantification that
are based on variational inference. Our approach yields a decomposition of the
predictive uncertainty into an aleatoric and epistemic part that is more
complete and, in many cases, more consistent from a statistical perspective. We
illustrate and discuss the approach along various toy and real world examples.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ニューラルネットワークへの入力の不確実性を考慮したエラーイン変数モデルを用いて,深い回帰に対するベイズ法を提案する。
この処理を,変分推論に基づく不確実性定量化のための既存のアプローチとどのように組み合わせることができるかを示す。
我々のアプローチは、予測の不確実性の分解を、より完全で、多くの場合、統計的観点からより一貫した、動脈とてんかんの部分へと導く。
様々な玩具や実世界の例でそのアプローチを説明し,議論する。
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