論文の概要: UQGAN: A Unified Model for Uncertainty Quantification of Deep Classifiers trained via Conditional GANs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.13279v1
• Date: Mon, 31 Jan 2022 14:42:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-01 16:58:20.950492
• Title: UQGAN: A Unified Model for Uncertainty Quantification of Deep Classifiers trained via Conditional GANs
• Title（参考訳）: UQGAN:条件付きGANを用いた深部分類器の不確かさの統一モデル
• Authors: Philipp Oberdiek, Gernot A. Fink, Matthias Rottmann
• Abstract要約: 本稿では,GAN(Generative Adversarial Network)に基づく画像分類におけるディープニューラルネットワークの不確実性の定量化手法を提案する。 GAN の生成した OoD の例で分散データの全体を保護する代わりに,条件付き GAN によって生成されたクラスを別々に保護する。 特に、最先端のGAN学習に基づく分類器のOoD検出とFP検出性能を改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.496524884855559
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present an approach to quantifying both aleatoric and epistemic uncertainty for deep neural networks in image classification, based on generative adversarial networks (GANs). While most works in the literature that use GANs to generate out-of-distribution (OoD) examples only focus on the evaluation of OoD detection, we present a GAN based approach to learn a classifier that exhibits proper uncertainties for OoD examples as well as for false positives (FPs). Instead of shielding the entire in-distribution data with GAN generated OoD examples which is state-of-the-art, we shield each class separately with out-of-class examples generated by a conditional GAN and complement this with a one-vs-all image classifier. In our experiments, in particular on CIFAR10, we improve over the OoD detection and FP detection performance of state-of-the-art GAN-training based classifiers. Furthermore, we also find that the generated GAN examples do not significantly affect the calibration error of our classifier and result in a significant gain in model accuracy.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,画像分類における深層ニューラルネットワークの不確かさを,gans(generative adversarial networks)に基づいて定量化する手法を提案する。 GANを用いたオフ・オブ・ディストリビューション(OoD)の例を生成する文献の多くは、OoD検出の評価のみに焦点を当てているが、我々は、OoD例と偽陽性(FPs)について適切な不確実性を示す分類器を学習するためのGANベースのアプローチを提案する。 GAN 生成した OoD の例を最新技術として,各クラスを条件付き GAN が生成したクラス外例で分離して保護し,これを 1-vs-all 画像分類器で補完する。 実験では,特にCIFAR10において,最先端のGAN学習に基づく分類器のOoD検出とFP検出性能を改善した。 さらに, 生成したganサンプルは, 分類器の校正誤差に大きな影響を与えず, モデル精度が著しく向上することを確認した。

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