論文の概要: Evaluating Aleatoric Uncertainty via Conditional Generative Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.04287v1
- Date: Thu, 9 Jun 2022 05:39:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-10 13:32:13.767769
- Title: Evaluating Aleatoric Uncertainty via Conditional Generative Models
- Title(参考訳): 条件生成モデルによるアレオータの不確かさの評価
- Authors: Ziyi Huang, Henry Lam, Haofeng Zhang
- Abstract要約: 本研究では,アレータティック不確実性推定のための条件生成モデルについて検討する。
本稿では,2つの条件分布間の差を測定するための2つの指標を提案する。
我々は,我々の測定値が条件分布の相違を正確に測定する方法を数値的に示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 15.494774321257939
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Aleatoric uncertainty quantification seeks for distributional knowledge of
random responses, which is important for reliability analysis and robustness
improvement in machine learning applications. Previous research on aleatoric
uncertainty estimation mainly targets closed-formed conditional densities or
variances, which requires strong restrictions on the data distribution or
dimensionality. To overcome these restrictions, we study conditional generative
models for aleatoric uncertainty estimation. We introduce two metrics to
measure the discrepancy between two conditional distributions that suit these
models. Both metrics can be easily and unbiasedly computed via Monte Carlo
simulation of the conditional generative models, thus facilitating their
evaluation and training. We demonstrate numerically how our metrics provide
correct measurements of conditional distributional discrepancies and can be
used to train conditional models competitive against existing benchmarks.
- Abstract(参考訳): aleatoric uncertainty quantificationはランダム応答の分布的知識を求めており、機械学習アプリケーションにおける信頼性分析とロバスト性改善に重要である。
aleatoric uncertainty estimation の以前の研究は、主に閉形式条件密度や分散を対象とし、データ分布や次元に強い制限を必要とする。
これらの制約を克服するため,アレータティック不確実性推定のための条件付き生成モデルについて検討した。
これらのモデルに適合する2つの条件分布間の差を測定するための2つの指標を導入する。
両方のメトリクスは条件付き生成モデルのモンテカルロシミュレーションによって容易に、不偏に計算できるため、評価と訓練が容易になる。
既存のベンチマークと競合する条件付モデルのトレーニングに使用できる,条件付分布の不一致の正確な測定を行うための指標を数値的に示す。
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