論文の概要: The Unreasonable Effectiveness of Deep Evidential Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.10060v3
• Date: Sun, 16 Jul 2023 14:22:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-21 19:18:58.489749
• Title: The Unreasonable Effectiveness of Deep Evidential Regression
• Title（参考訳）: ディープ・エビデンシャル・レグレッションにおける不合理な効果
• Authors: Nis Meinert, Jakob Gawlikowski, Alexander Lavin
• Abstract要約: 不確実性を考慮した回帰ベースニューラルネットワーク(NN)による新しいアプローチは、従来の決定論的手法や典型的なベイズ的NNよりも有望であることを示している。 我々は、理論的欠点を詳述し、合成および実世界のデータセットのパフォーマンスを分析し、Deep Evidential Regressionが正確な不確実性ではなく定量化であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.30888739450343
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: There is a significant need for principled uncertainty reasoning in machine learning systems as they are increasingly deployed in safety-critical domains. A new approach with uncertainty-aware regression-based neural networks (NNs), based on learning evidential distributions for aleatoric and epistemic uncertainties, shows promise over traditional deterministic methods and typical Bayesian NNs, notably with the capabilities to disentangle aleatoric and epistemic uncertainties. Despite some empirical success of Deep Evidential Regression (DER), there are important gaps in the mathematical foundation that raise the question of why the proposed technique seemingly works. We detail the theoretical shortcomings and analyze the performance on synthetic and real-world data sets, showing that Deep Evidential Regression is a heuristic rather than an exact uncertainty quantification. We go on to discuss corrections and redefinitions of how aleatoric and epistemic uncertainties should be extracted from NNs.
• Abstract（参考訳）: 機械学習システムでは、安全性クリティカルな領域にますます展開されるため、原則に基づく不確実性推論が必要となる。 不確実性を考慮した回帰ベースニューラルネットワーク(NN)による新しいアプローチは、アレター性およびてんかん性不確実性の学習に基づくもので、従来の決定論的手法や典型的なベイズ的NNよりも、特にアレター性およびてんかん性不確実性の解離を約束する。 ディープ・エビデンシャル・レグレッション(Dep Evidential Regression,DER)の実証的な成功にもかかわらず、なぜ提案手法が機能するのかという疑問を提起する数学的基礎には重要なギャップがある。 我々は、理論上の欠点を詳述し、合成および実世界のデータセットのパフォーマンスを分析し、Deep Evidential Regressionが正確な不確実な定量化ではなくヒューリスティックであることを示す。 今後,NN から動脈およびてんかんの不確かさを抽出する方法の補正と再定義について検討する。

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