論文の概要: IB-UQ: Information bottleneck based uncertainty quantification for
neural function regression and neural operator learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.03271v2
- Date: Tue, 30 May 2023 00:40:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-01 01:40:09.511755
- Title: IB-UQ: Information bottleneck based uncertainty quantification for
neural function regression and neural operator learning
- Title（参考訳）: IB-UQ:情報ボトルネックに基づく神経機能回帰と神経オペレータ学習のための不確実性定量化
- Authors: Ling Guo, Hao Wu, Wenwen Zhou, Yan Wang, Tao Zhou
- Abstract要約: 本稿では,科学的機械学習タスクのための情報ボトルネック(IB-UQ)による不確実性定量化のための新しいフレームワークを提案する。
我々は,入力データの信頼度に応じて,入力を潜在表現に符号化する信頼認識エンコーダによってボトルネックを埋め込む。
また,外挿不確かさの質を高めるために,データ拡張に基づく情報ボトルネック目標を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.5992081385106
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: We propose a novel framework for uncertainty quantification via information
bottleneck (IB-UQ) for scientific machine learning tasks, including deep neural
network (DNN) regression and neural operator learning (DeepONet). Specifically,
we incorporate the bottleneck by a confidence-aware encoder, which encodes
inputs into latent representations according to the confidence of the input
data belonging to the region where training data is located, and utilize a
Gaussian decoder to predict means and variances of outputs conditional on
representation variables. Furthermore, we propose a data augmentation based
information bottleneck objective which can enhance the quantification quality
of the extrapolation uncertainty, and the encoder and decoder can be both
trained by minimizing a tractable variational bound of the objective. In
comparison to uncertainty quantification (UQ) methods for scientific learning
tasks that rely on Bayesian neural networks with Hamiltonian Monte Carlo
posterior estimators, the model we propose is computationally efficient,
particularly when dealing with large-scale data sets. The effectiveness of the
IB-UQ model has been demonstrated through several representative examples, such
as regression for discontinuous functions, real-world data set regression,
learning nonlinear operators for partial differential equations, and a
large-scale climate model. The experimental results indicate that the IB-UQ
model can handle noisy data, generate robust predictions, and provide confident
uncertainty evaluation for out-of-distribution data.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ディープニューラルネットワーク(DNN)回帰やニューラル演算子学習(DeepONet)を含む,科学的機械学習タスクのための情報ボトルネック(IB-UQ)による不確実性定量化のための新しいフレームワークを提案する。
具体的には、トレーニングデータが存在する領域に属する入力データの信頼度に応じて、入力を潜在表現にエンコードする信頼度対応エンコーダによるボトルネックを取り入れ、ガウスデコーダを用いて表現変数の条件付き出力の手段と分散を予測する。
さらに,外挿不確かさの定量化品質を向上できるデータ拡張に基づく情報ボトルネック目標を提案し,目的の可搬的変動境界を最小化することにより,エンコーダとデコーダの両方を訓練することができる。
ハミルトニアンモンテカルロ後部推定器によるベイズニューラルネットワークに依存する科学学習タスクに対する不確実性定量化(UQ)手法と比較して、提案するモデルは計算効率が良く、特に大規模データセットを扱う場合である。
IB-UQモデルの有効性は、不連続関数の回帰、実世界のデータセットの回帰、偏微分方程式の非線形作用素の学習、大規模気候モデルなど、いくつかの代表的な例を通じて実証されてきた。
実験の結果, ib-uqモデルは, 雑音データを処理し, 頑健な予測を生成し, 分散データに対する信頼性の高い不確実性評価を行うことができた。
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