論文の概要: Uncertainty Quantification and Resource-Demanding Computer Vision Applications of Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.14917v1
• Date: Mon, 30 May 2022 08:31:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-31 14:43:34.735480
• Title: Uncertainty Quantification and Resource-Demanding Computer Vision Applications of Deep Learning
• Title（参考訳）: 不確かさの定量化とリソース要求型コンピュータビジョンの深層学習への応用
• Authors: Julian Burghoff, Robin Chan, Hanno Gottschalk, Annika Muetze, Tobias Riedlinger, Matthias Rottmann, and Marius Schubert
• Abstract要約: ディープニューラルネットワーク(DNN)を安全クリティカルなアプリケーションに導入するには、モデルの不確実性を徹底的に扱う必要がある。 本稿では、新しいオブジェクトクラスに遭遇したとき、DNNに不確実性を示す方法について調査する。 また、不確実性定量化の助けを借りて、少数のラベルから学習する訓練方法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.130440339897478
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Bringing deep neural networks (DNNs) into safety critical applications such as automated driving, medical imaging and finance, requires a thorough treatment of the model's uncertainties. Training deep neural networks is already resource demanding and so is also their uncertainty quantification. In this overview article, we survey methods that we developed to teach DNNs to be uncertain when they encounter new object classes. Additionally, we present training methods to learn from only a few labels with help of uncertainty quantification. Note that this is typically paid with a massive overhead in computation of an order of magnitude and more compared to ordinary network training. Finally, we survey our work on neural architecture search which is also an order of magnitude more resource demanding then ordinary network training.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(DNN)を自動化運転、医療画像、財務といった安全上の重要なアプリケーションに導入するには、モデルの不確実性を完全に扱う必要がある。 ディープニューラルネットワークのトレーニングはすでにリソースが必要であり、不確実性も定量化されている。 本稿では,新しいオブジェクトクラスに遭遇した場合に,DNNに不確実性を教えるために開発した手法について概説する。 さらに,不確実性定量化の助けを借りて,少数のラベルから学習するためのトレーニング手法を提案する。 これは通常、通常のネットワークトレーニングと比較して、桁違いに大きな計算オーバーヘッドを負っていることに注意してください。 最後に,本研究は,通常のネットワークトレーニングよりもリソース要求の桁違いな,ニューラルネットワーク探索の研究である。

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