論文の概要: Bayesian Neural Networks for Reversible Steganography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.02478v1
• Date: Fri, 7 Jan 2022 14:56:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-10 16:30:17.670974
• Title: Bayesian Neural Networks for Reversible Steganography
• Title（参考訳）: 可逆ステレオグラフィのためのベイズニューラルネットワーク
• Authors: Ching-Chun Chang
• Abstract要約: ベイズ深層学習の理論的枠組みに基づく予測モデルにおける不確実性を検討することを提案する。 我々はモンテカルロサンプリングによる後方予測分布を可逆な前方通過で近似した。 予測の不確実性はアレータリックな不確実性に切り離すことができ、これらの量は教師なしの方法で学習可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7614628596146599
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in deep learning have led to a paradigm shift in reversible steganography. A fundamental pillar of reversible steganography is predictive modelling which can be realised via deep neural networks. However, non-trivial errors exist in inferences about some out-of-distribution and noisy data. In view of this issue, we propose to consider uncertainty in predictive models based upon a theoretical framework of Bayesian deep learning. Bayesian neural networks can be regarded as self-aware machinery; that is, a machine that knows its own limitations. To quantify uncertainty, we approximate the posterior predictive distribution through Monte Carlo sampling with stochastic forward passes. We further show that predictive uncertainty can be disentangled into aleatoric and epistemic uncertainties and these quantities can be learnt in an unsupervised manner. Experimental results demonstrate an improvement delivered by Bayesian uncertainty analysis upon steganographic capacity-distortion performance.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングの最近の進歩は、可逆性ステガノグラフィーのパラダイムシフトをもたらした。 可逆的ステガノグラフィーの基本的な柱は、深いニューラルネットワークを通じて実現可能な予測モデリングである。 しかし、非自明な誤りは、いくつかの分散外データとノイズデータに関する推論に存在している。 本稿では,ベイズ深層学習の理論的枠組みに基づく予測モデルの不確実性を検討することを提案する。 ベイズニューラルネットワークは、自意識の機械、すなわち、自身の限界を知っている機械とみなすことができる。 不確実性を定量化するため,モンテカルロサンプリングによる後方予測分布を確率的前方通過で近似した。 さらに,予測的不確かさをアレテータ的不確実性と認識的不確実性に分離し,これらの量を教師なしの方法で学習できることを示した。 実験の結果, ベイズの不確かさ解析により, ステガノグラフィーの容量分散性能が向上した。

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