論文の概要: Aleatoric uncertainty for Errors-in-Variables models in deep regression
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.09095v3
- Date: Fri, 12 May 2023 11:25:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-15 16:58:01.489061
- Title: Aleatoric uncertainty for Errors-in-Variables models in deep regression
- Title（参考訳）: 深回帰におけるエラーイン変数モデルのアレエータ的不確かさ
- Authors: J\"org Martin and Clemens Elster
- Abstract要約: Errors-in-Variablesの概念がベイズ的深部回帰においてどのように利用できるかを示す。
様々なシミュレートされた実例に沿ったアプローチについて論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.48733623015338234
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A Bayesian treatment of deep learning allows for the computation of
uncertainties associated with the predictions of deep neural networks. We show
how the concept of Errors-in-Variables can be used in Bayesian deep regression
to also account for the uncertainty associated with the input of the employed
neural network. The presented approach thereby exploits a relevant, but
generally overlooked, source of uncertainty and 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
discuss the approach along various simulated and real examples and observe that
using an Errors-in-Variables model leads to an increase in the uncertainty
while preserving the prediction performance of models without
Errors-in-Variables. For examples with known regression function we observe
that this ground truth is substantially better covered by the
Errors-in-Variables model, indicating that the presented approach leads to a
more reliable uncertainty estimation.
- Abstract（参考訳）: ディープラーニングのベイズ処理は、ディープニューラルネットワークの予測に関連する不確実性の計算を可能にする。
本稿では,ベイズ深回帰法において,ニューラルネットワークの入力に関する不確実性を説明するために,エラーイン変数の概念をどのように利用するかを示す。
提案されたアプローチは、関連するが概して見落とされ、不確実性の源となり、予測的不確実性の分解を、より完全で、多くの場合、統計的な観点からより一貫したアレタリックな部分へと導く。
本稿では,様々なシミュレーションおよび実例について考察し,エラーイン変数モデルを用いることで,モデルの予測性能を維持しつつ不確実性が高まることを観察する。
既知の回帰関数の例では、この基底的真理が変数内誤差モデルによってかなり良くカバーされていることを観測し、提案手法がより信頼性の高い不確実性推定につながることを示唆する。
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