論文の概要: Comparison of Uncertainty Quantification with Deep Learning in Time Series Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.06233v1
• Date: Fri, 11 Nov 2022 14:29:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-14 16:49:30.911201
• Title: Comparison of Uncertainty Quantification with Deep Learning in Time Series Regression
• Title（参考訳）: 時系列回帰における不確かさ定量化と深層学習の比較
• Authors: Levente Foldesi and Matias Valdenegro-Toro
• Abstract要約: 本稿では,気象時系列データと異なる不確実性推定手法を比較した。 その結果,各不確実性推定手法が予測タスクに与える影響が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.6146285961466
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Increasingly high-stakes decisions are made using neural networks in order to make predictions. Specifically, meteorologists and hedge funds apply these techniques to time series data. When it comes to prediction, there are certain limitations for machine learning models (such as lack of expressiveness, vulnerability of domain shifts and overconfidence) which can be solved using uncertainty estimation. There is a set of expectations regarding how uncertainty should ``behave". For instance, a wider prediction horizon should lead to more uncertainty or the model's confidence should be proportional to its accuracy. In this paper, different uncertainty estimation methods are compared to forecast meteorological time series data and evaluate these expectations. The results show how each uncertainty estimation method performs on the forecasting task, which partially evaluates the robustness of predicted uncertainty.
• Abstract（参考訳）: 予測を行うために、ニューラルネットワークを使用して、より多くの意思決定が行われるようになる。 特に気象学者やヘッジファンドは、これらの手法を時系列データに適用している。 予測に関しては、不確実性推定を用いて解決できる機械学習モデル(表現力の欠如、ドメインシフトの脆弱性、過信など)に一定の制限がある。 不確実性がいかに「達成すべきか」に関する一連の期待がある。 例えば、より広い予測地平線はより不確実性をもたらすか、モデルの信頼性はその正確性に比例するべきである。 本稿では,不確実性推定法と予測気象時系列データを比較し,それらの期待値を評価する。 その結果,予測タスクにおいて各不確かさ推定手法がどのように振る舞うかを示し,予測不確実性のロバスト性を部分的に評価した。

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