論文の概要: Aggregating distribution forecasts from deep ensembles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.02291v1
• Date: Tue, 5 Apr 2022 15:42:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-06 13:02:58.525487
• Title: Aggregating distribution forecasts from deep ensembles
• Title（参考訳）: 深層アンサンブルからの集合分布予測
• Authors: Benedikt Schulz and Sebastian Lerch
• Abstract要約: 本稿では,ニューラルネットワークによる分布予測の集約手法について考察する。 予測分布の組み合わせは予測性能を大幅に改善できることを示す。 予測密度の線形結合よりも優れた性能を示すディープアンサンブルのための一般量子集約フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The importance of accurately quantifying forecast uncertainty has motivated much recent research on probabilistic forecasting. In particular, a variety of deep learning approaches has been proposed, with forecast distributions obtained as output of neural networks. These neural network-based methods are often used in the form of an ensemble based on multiple model runs from different random initializations, resulting in a collection of forecast distributions that need to be aggregated into a final probabilistic prediction. With the aim of consolidating findings from the machine learning literature on ensemble methods and the statistical literature on forecast combination, we address the question of how to aggregate distribution forecasts based on such deep ensembles. Using theoretical arguments, simulation experiments and a case study on wind gust forecasting, we systematically compare probability- and quantile-based aggregation methods for three neural network-based approaches with different forecast distribution types as output. Our results show that combining forecast distributions can substantially improve the predictive performance. We propose a general quantile aggregation framework for deep ensembles that shows superior performance compared to a linear combination of the forecast densities. Finally, we investigate the effects of the ensemble size and derive recommendations of aggregating distribution forecasts from deep ensembles in practice.
• Abstract（参考訳）: 予測の不確実性を正確に定量化することの重要性は、確率予測に関する最近の研究を動機付けている。 特に、ニューラルネットワークの出力として予測分布が得られた様々なディープラーニングアプローチが提案されている。 これらのニューラルネットワークベースの手法は、異なるランダム初期化から実行される複数のモデルに基づいてアンサンブルの形でしばしば使用され、最終的な確率的予測に集約される必要がある予測分布の集合をもたらす。 そこで本研究では, アンサンブル手法に関する機械学習文献と, 予測の組み合わせに関する統計文献の統合を目的とし, このような深層アンサンブルに基づく分布予測の集計方法について考察する。 理論的議論,シミュレーション実験,風速予測のケーススタディを用いて,予測分布型が異なる3つのニューラルネットワークを用いた確率および量子化手法を出力として体系的に比較した。 その結果,予測分布の組み合わせは予測性能を大幅に改善できることがわかった。 予測密度の線形結合よりも優れた性能を示すディープアンサンブルのための一般量子集約フレームワークを提案する。 最後に,アンサンブルサイズの影響について検討し,実際の深層アンサンブルから分布予測を集約することを推奨する。

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