論文の概要: Robust uncertainty estimates with out-of-distribution pseudo-inputs training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.05890v1
• Date: Sat, 15 Jan 2022 17:15:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-22 11:36:55.478855
• Title: Robust uncertainty estimates with out-of-distribution pseudo-inputs training
• Title（参考訳）: Out-of-distribution pseudo-inputs trainingを用いたロバスト不確実性推定
• Authors: Pierre Segonne, Yevgen Zainchkovskyy, S{\o}ren Hauberg
• Abstract要約: 我々は、信頼性のあるデータを与えられていない不確実性予測器を明示的に訓練することを提案する。 データ無しでは訓練できないので、入力空間の情報的低密度領域において擬似入力を生成するメカニズムを提供する。 総合的な評価により、様々なタスクにおける最先端性能を維持しながら、不確実性の頑健かつ解釈可能な予測が得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Probabilistic models often use neural networks to control their predictive uncertainty. However, when making out-of-distribution (OOD)} predictions, the often-uncontrollable extrapolation properties of neural networks yield poor uncertainty predictions. Such models then don't know what they don't know, which directly limits their robustness w.r.t unexpected inputs. To counter this, we propose to explicitly train the uncertainty predictor where we are not given data to make it reliable. As one cannot train without data, we provide mechanisms for generating pseudo-inputs in informative low-density regions of the input space, and show how to leverage these in a practical Bayesian framework that casts a prior distribution over the model uncertainty. With a holistic evaluation, we demonstrate that this yields robust and interpretable predictions of uncertainty while retaining state-of-the-art performance on diverse tasks such as regression and generative modelling
• Abstract（参考訳）: 確率モデルはしばしばニューラルネットワークを使って予測の不確実性を制御する。 しかし、od(out-of-distribution)予測を行う場合、ニューラルネットワークの制御不能な外挿特性は不確実性予測に乏しい。 そのようなモデルは、彼らが何を知らないのかを知らないため、予期せぬ入力の堅牢性を直接制限する。 これに対抗するために,信頼度の高いデータを与えていない不確実性予測器を明示的に訓練することを提案する。 データなしではトレーニングできないので、入力空間の有益低密度領域で擬似入力を生成するメカニズムを提供し、モデルの不確実性の上に事前分布をキャストする実用的なベイズフレームワークでこれらを活用する方法を示す。 包括的評価により,回帰や生成モデリングといった多様なタスクにおける最先端の性能を維持しつつ,不確実性の頑健で解釈可能な予測が得られることを実証する。

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