論文の概要: Looking at the posterior: accuracy and uncertainty of neural-network predictions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.14605v2
• Date: Wed, 22 Nov 2023 12:16:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-23 19:16:24.970918
• Title: Looking at the posterior: accuracy and uncertainty of neural-network predictions
• Title（参考訳）: 後方視:ニューラルネットワーク予測の正確性と不確実性
• Authors: H. Linander, O. Balabanov, H. Yang, B. Mehlig
• Abstract要約: 予測精度はてんかんとアレタリック不確実性の両方に依存している。 本稿では,共通不確実性に基づく手法よりも優れた新たな獲得関数を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Bayesian inference can quantify uncertainty in the predictions of neural networks using posterior distributions for model parameters and network output. By looking at these posterior distributions, one can separate the origin of uncertainty into aleatoric and epistemic contributions. One goal of uncertainty quantification is to inform on prediction accuracy. Here we show that prediction accuracy depends on both epistemic and aleatoric uncertainty in an intricate fashion that cannot be understood in terms of marginalized uncertainty distributions alone. How the accuracy relates to epistemic and aleatoric uncertainties depends not only on the model architecture, but also on the properties of the dataset. We discuss the significance of these results for active learning and introduce a novel acquisition function that outperforms common uncertainty-based methods. To arrive at our results, we approximated the posteriors using deep ensembles, for fully-connected, convolutional and attention-based neural networks.
• Abstract（参考訳）: ベイズ推定はモデルパラメータとネットワーク出力の後方分布を用いてニューラルネットワークの予測の不確かさを定量化することができる。 これらの後方分布を見ることにより、不確かさの起源をアレオテミックと認識論的貢献に分けることができる。 不確実性定量化の1つの目標は予測精度を知らせることである。 ここでは, 予測精度は, 不確実性分布の辺縁化のみでは理解できない複雑な方法で, てんかんとアレター的不確実性の両方に依存することを示す。 この精度がどのようにてててんかんや失語症に関連するかは、モデルアーキテクチャだけでなく、データセットの性質にも依存する。 本研究は, アクティブラーニングにおけるこれらの結果の意義を考察し, 一般的な不確実性に基づく手法に勝る新たな獲得関数を提案する。 その結果,完全接続型,畳み込み型,注目型ニューラルネットワークの深層アンサンブルを用いて後部を近似した。

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