論文の概要: Direct Uncertainty Quantification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.02420v1
• Date: Sun, 5 Feb 2023 16:19:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-07 18:15:47.732941
• Title: Direct Uncertainty Quantification
• Title（参考訳）: 直接不確実性定量化
• Authors: Yadi Wei, Roni Khardon
• Abstract要約: 本稿では、ニューラルネットが出力空間における不確実性を直接モデル化する利点を組み合わせた、新しいアプローチDirectUQ(DirectUQ)を提案する。 DirectUQは代替の変分下界として導出することができ、したがって崩壊した変分推論の恩恵を受ける。 実験の結果,DirectUQとDirectUQのアンサンブルは,特に分布データ外において,実行時間と不確実性の定量化に関して良好なトレードオフをもたらすことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.228820747275171
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Traditional neural networks are simple to train but they produce overconfident predictions, while Bayesian neural networks provide good uncertainty quantification but optimizing them is time consuming. This paper introduces a new approach, direct uncertainty quantification (DirectUQ), that combines their advantages where the neural network directly models uncertainty in output space, and captures both aleatoric and epistemic uncertainty. DirectUQ can be derived as an alternative variational lower bound, and hence benefits from collapsed variational inference that provides improved regularizers. On the other hand, like non-probabilistic models, DirectUQ enjoys simple training and one can use Rademacher complexity to provide risk bounds for the model. Experiments show that DirectUQ and ensembles of DirectUQ provide a good tradeoff in terms of run time and uncertainty quantification, especially for out of distribution data.
• Abstract（参考訳）: 従来のニューラルネットワークは訓練が簡単だが、自信過剰な予測を生成する一方、ベイジアンニューラルネットワークは優れた不確実性定量化を提供するが、最適化には時間がかかる。 本稿では、ニューラルネットが出力空間における不確実性を直接モデル化する利点を組み合わせ、アレタリックおよびエピステマティックな不確実性の両方をキャプチャする新しいアプローチDirectUQを提案する。 DirectUQは代替の変分下界として導出することができ、従って、改良された正則化器を提供する崩壊変分推論の恩恵を受けることができる。 一方、確率的でないモデルと同様に、directuqは単純なトレーニングを楽しみ、rademacherの複雑さを使ってモデルのリスク境界を提供することができる。 実験の結果,DirectUQとDirectUQのアンサンブルは,特に分布データ外において,実行時間と不確実性の定量化に関して良好なトレードオフをもたらすことがわかった。

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