論文の概要: Estimating Regression Predictive Distributions with Sample Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.13724v1
• Date: Thu, 24 Nov 2022 17:23:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-28 15:25:16.217056
• Title: Estimating Regression Predictive Distributions with Sample Networks
• Title（参考訳）: サンプルネットワークを用いた回帰予測分布の推定
• Authors: Ali Harakeh, Jordan Hu, Naiqing Guan, Steven L. Waslander, and Liam Paull
• Abstract要約: モデル不確実性に対する一般的なアプローチは、パラメトリック分布を選択し、最大推定を用いてデータに適合させることである。 選択されたパラメトリック形式は、データ生成分布に不適合であり、信頼できない不確実性推定をもたらす。 出力分布にパラメトリック形式を指定することを避けるため,不確実性をモデル化するためのフレキシブルでスケーラブルなアーキテクチャであるSampleNetを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.935136717050543
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Estimating the uncertainty in deep neural network predictions is crucial for many real-world applications. A common approach to model uncertainty is to choose a parametric distribution and fit the data to it using maximum likelihood estimation. The chosen parametric form can be a poor fit to the data-generating distribution, resulting in unreliable uncertainty estimates. In this work, we propose SampleNet, a flexible and scalable architecture for modeling uncertainty that avoids specifying a parametric form on the output distribution. SampleNets do so by defining an empirical distribution using samples that are learned with the Energy Score and regularized with the Sinkhorn Divergence. SampleNets are shown to be able to well-fit a wide range of distributions and to outperform baselines on large-scale real-world regression tasks.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク予測の不確実性を推定することは、多くの現実世界のアプリケーションにとって不可欠である。 モデル不確実性に対する一般的なアプローチは、パラメトリック分布を選択し、最大推定を用いてデータに適合させることである。 選択されたパラメトリック形式はデータ生成分布に不適合であり、信頼できない不確実性推定をもたらす。 本研究では,出力分布のパラメトリックな形式を特定することを避けるため,不確かさをモデル化するフレキシブルでスケーラブルなアーキテクチャである samplenet を提案する。 サンプルネットはエネルギースコアで学習し、シンクホーンの発散で正規化されたサンプルを用いて経験的分布を定義する。 SampleNetは、広範囲のディストリビューションに適合し、大規模な実世界の回帰タスクでベースラインを上回ります。

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