論文の概要: Fixing Overconfidence in Dynamic Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.06359v4
• Date: Fri, 8 Dec 2023 12:56:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-11 19:12:25.423849
• Title: Fixing Overconfidence in Dynamic Neural Networks
• Title（参考訳）: 動的ニューラルネットワークにおける過信の固定
• Authors: Lassi Meronen, Martin Trapp, Andrea Pilzer, Le Yang, Arno Solin
• Abstract要約: 本稿では,動的ニューラルネットワークにおける不確かさの定量化に有効な手法を提案する。 CIFAR-100, ImageNet, Caltech-256の精度, 不確実性, 校正誤差の点で改善点を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.148621590039582
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dynamic neural networks are a recent technique that promises a remedy for the increasing size of modern deep learning models by dynamically adapting their computational cost to the difficulty of the inputs. In this way, the model can adjust to a limited computational budget. However, the poor quality of uncertainty estimates in deep learning models makes it difficult to distinguish between hard and easy samples. To address this challenge, we present a computationally efficient approach for post-hoc uncertainty quantification in dynamic neural networks. We show that adequately quantifying and accounting for both aleatoric and epistemic uncertainty through a probabilistic treatment of the last layers improves the predictive performance and aids decision-making when determining the computational budget. In the experiments, we show improvements on CIFAR-100, ImageNet, and Caltech-256 in terms of accuracy, capturing uncertainty, and calibration error.
• Abstract（参考訳）: 動的ニューラルネットワークは、入力の難易度に計算コストを動的に適応させることにより、現代のディープラーニングモデルのサイズを増大させる、最近の技術である。 このように、モデルは限られた計算予算に調整することができる。 しかしながら、ディープラーニングモデルにおける不確実性推定の質が低ければ、難しいサンプルと簡単なサンプルの区別が困難になる。 この課題に対処するために,動的ニューラルネットワークにおけるポストホック不確実性定量化のための計算効率の高い手法を提案する。 本稿では,最終層を確率論的に処理することで,アレテータ的不確実性と認識的不確実性の両方を適切に定量化し計算し,計算予算を決定する際の意思決定を支援することを示す。 実験では,CIFAR-100, ImageNet, Caltech-256の精度, 精度, 不確実性, 校正誤差について改善点を示す。

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