論文の概要: Scene Uncertainty and the Wellington Posterior of Deterministic Image Classifiers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.13870v1
• Date: Fri, 25 Jun 2021 20:10:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-29 14:06:16.660744
• Title: Scene Uncertainty and the Wellington Posterior of Deterministic Image Classifiers
• Title（参考訳）: 決定論的画像分類器のシーン不確かさとウェリントン後方
• Authors: Stephanie Tsuei, Aditya Golatkar, Stefano Soatto
• Abstract要約: Wellington Posteriorは、同じシーンで生成された可能性のあるデータに応答して得られるであろう結果の分布である。 データ拡張、アンサンブル、モデル線形化を用いた代替手法について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.98193078395992
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a method to estimate the uncertainty of the outcome of an image classifier on a given input datum. Deep neural networks commonly used for image classification are deterministic maps from an input image to an output class. As such, their outcome on a given datum involves no uncertainty, so we must specify what variability we are referring to when defining, measuring and interpreting "confidence." To this end, we introduce the Wellington Posterior, which is the distribution of outcomes that would have been obtained in response to data that could have been generated by the same scene that produced the given image. Since there are infinitely many scenes that could have generated the given image, the Wellington Posterior requires induction from scenes other than the one portrayed. We explore alternate methods using data augmentation, ensembling, and model linearization. Additional alternatives include generative adversarial networks, conditional prior networks, and supervised single-view reconstruction. We test these alternatives against the empirical posterior obtained by inferring the class of temporally adjacent frames in a video. These developments are only a small step towards assessing the reliability of deep network classifiers in a manner that is compatible with safety-critical applications.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,画像分類器の出力結果の不確実性を評価する手法を提案する。 画像分類によく使用されるディープニューラルネットワークは、入力画像から出力クラスへの決定論的マップである。 そのため、「自信」を定義し、測定し、解釈する場合に、どのような変動性について言及しているかを明確にする必要がある。 この目的のために、Wellington Posteriorは、与えられた画像を生成する同じシーンから生成される可能性のあるデータに応答して得られる結果の分布である。 与えられたイメージを生成できるシーンは無限に多いため、ウェリントン郵便局は描かれたシーン以外のシーンから誘導する必要がある。 データ拡張、アンサンブル、モデル線形化を用いた代替手法について検討する。 他にも、生成的敵ネットワーク、条件付き事前ネットワーク、教師付き単一ビュー再構築などがある。 ビデオ中の時間隣接フレームのクラスを推測して得られた経験的後肢に対して,これらの代替案をテストした。 これらの開発は、安全クリティカルなアプリケーションと互換性のある方法でディープネットワーク分類器の信頼性を評価するための小さなステップにすぎない。

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