論文の概要: Analytic Mutual Information in Bayesian Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.09815v1
• Date: Mon, 24 Jan 2022 17:30:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-25 19:04:35.173538
• Title: Analytic Mutual Information in Bayesian Neural Networks
• Title（参考訳）: ベイズニューラルネットワークにおける解析的相互情報
• Authors: Jae Oh Woo
• Abstract要約: 相互情報は、不確実性を定量化するベイズニューラルネットワークにおける不確実性尺度の例である。 我々は,点過程のエントロピーの概念を利用して,モデルパラメータと予測出力の相互情報の解析式を導出する。 応用として,ディリクレパラメータの推定について考察し,アクティブラーニングの不確実性対策における実例を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8122270502556371
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Bayesian neural networks have successfully designed and optimized a robust neural network model in many application problems, including uncertainty quantification. However, with its recent success, information-theoretic understanding about the Bayesian neural network is still at an early stage. Mutual information is an example of an uncertainty measure in a Bayesian neural network to quantify epistemic uncertainty. Still, no analytic formula is known to describe it, one of the fundamental information measures to understand the Bayesian deep learning framework. In this paper, with the Dirichlet distribution assumption in its intermediate encoded message, we derive the analytical formula of the mutual information between model parameters and the predictive output by leveraging the notion of the point process entropy. Then, as an application, we discuss the estimation of the Dirichlet parameters and show its practical application in the active learning uncertainty measures.
• Abstract（参考訳）: ベイズニューラルネットワークは、不確実性定量化を含む多くのアプリケーション問題において、堅牢なニューラルネットワークモデルの設計と最適化に成功した。 しかし、最近の成功により、ベイズニューラルネットワークに関する情報理論的な理解はまだ初期段階にある。 相互情報は、認識的不確かさを定量化するベイズニューラルネットワークにおける不確実性尺度の例である。 それでも、ベイズ深層学習フレームワークを理解するための基本的な情報尺度の1つである、それを説明する解析公式は知られていない。 本稿では,その中間符号化メッセージにおけるディリクレ分布の仮定を用いて,点過程エントロピーの概念を用いて,モデルパラメータと予測出力との相互情報の解析公式を導出する。 そこで,応用としてディリクレパラメータの推定について考察し,その実例をアクティブラーニングの不確実性尺度に示す。

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