論文の概要: Is MC Dropout Bayesian?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.04286v1
• Date: Fri, 8 Oct 2021 17:53:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-11 14:14:50.421820
• Title: Is MC Dropout Bayesian?
• Title（参考訳）: MCドロップアウト・ベイジアンか?
• Authors: Loic Le Folgoc and Vasileios Baltatzis and Sujal Desai and Anand Devaraj and Sam Ellis and Octavio E. Martinez Manzanera and Arjun Nair and Huaqi Qiu and Julia Schnabel and Ben Glocker
• Abstract要約: MC Dropoutは、ベイズ近似計算(ABC)のための医療画像における主流の「フリーランチ」手法である 実際、MC Dropoutはベイズモデルを変えるため、近似推論のためにMC Dropoutの特性を疑問視する。 任意のモデル上での変分推論の必要性に対処するため、pytorchフレームワーク内で一般的なVIエンジンを共有する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.222109399320955
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: MC Dropout is a mainstream "free lunch" method in medical imaging for approximate Bayesian computations (ABC). Its appeal is to solve out-of-the-box the daunting task of ABC and uncertainty quantification in Neural Networks (NNs); to fall within the variational inference (VI) framework; and to propose a highly multimodal, faithful predictive posterior. We question the properties of MC Dropout for approximate inference, as in fact MC Dropout changes the Bayesian model; its predictive posterior assigns $0$ probability to the true model on closed-form benchmarks; the multimodality of its predictive posterior is not a property of the true predictive posterior but a design artefact. To address the need for VI on arbitrary models, we share a generic VI engine within the pytorch framework. The code includes a carefully designed implementation of structured (diagonal plus low-rank) multivariate normal variational families, and mixtures thereof. It is intended as a go-to no-free-lunch approach, addressing shortcomings of mean-field VI with an adjustable trade-off between expressivity and computational complexity.
• Abstract（参考訳）: MC Dropoutは、ベイズ近似計算(ABC)の医療画像における主流の「無料ランチ」手法である。 その魅力は、ABCの退屈なタスクとニューラルネットワーク(NN)の不確かさの定量化を解決し、変動推論(VI)フレームワークに該当し、高度にマルチモーダルで忠実な予測後部を提案することである。 我々はmcドロップアウトの性質を近似推論に疑問視し、実際、mcドロップアウトはベイズモデルを変化させる;その予測後段は閉形式ベンチマークの真のモデルに0$の確率を割り当てる;その予測後段のマルチモーダリティは真の予測後段の性質ではなく、設計上のアーティファクトである。 任意のモデルでのVIの必要性に対処するため、pytorchフレームワーク内の一般的なVIエンジンを共有します。 コードには、構造化(対角+低ランク)多変量正規変分族とその混合体を慎重に設計した実装が含まれている。 これは、平均場 VI の欠点に、表現性と計算複雑性の間の調整可能なトレードオフで対処するゴーツーノーランチアプローチとして意図されている。

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