論文の概要: Imprecise Bayesian Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.09656v2
• Date: Wed, 10 May 2023 20:49:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-12 18:00:13.039099
• Title: Imprecise Bayesian Neural Networks
• Title（参考訳）: 不正確なベイズニューラルネットワーク
• Authors: Michele Caprio, Souradeep Dutta, Kuk Jin Jang, Vivian Lin, Radoslav Ivanov, Oleg Sokolsky, Insup Lee
• Abstract要約: 分散シフトに対する不確実性と堅牢性は、機械学習と人工知能において重要な目標である。 我々は不正確なベイズニューラルネットワーク(IBNN)を提示する。 彼らは標準的なBNNの欠点を一般化し克服した。 IBNNsは,BNNsベンチマークのアンサンブルよりも性能がよいことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.156233403862961
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Uncertainty quantification and robustness to distribution shifts are important goals in machine learning and artificial intelligence. Although Bayesian neural networks (BNNs) allow for uncertainty in the predictions to be assessed, different sources of uncertainty are indistinguishable. We present imprecise Bayesian neural networks (IBNNs); they generalize and overcome some of the drawbacks of standard BNNs. These latter are trained using a single prior and likelihood distributions, whereas IBNNs are trained using credal prior and likelihood sets. They allow to distinguish between aleatoric and epistemic uncertainties, and to quantify them. In addition, IBNNs are robust in the sense of Bayesian sensitivity analysis, and are more robust than BNNs to distribution shift. They can also be used to compute sets of outcomes that enjoy PAC-like properties. We apply IBNNs to two case studies. One, to model blood glucose and insulin dynamics for artificial pancreas control, and two, for motion prediction in autonomous driving scenarios. We show that IBNNs performs better when compared to an ensemble of BNNs benchmark.
• Abstract（参考訳）: 不確かさの定量化と分散シフトへの堅牢性は、機械学習と人工知能の重要な目標である。 ベイズニューラルネットワーク(BNN)は予測の不確実性を評価することができるが、異なる不確実性源は区別できない。 我々は不正確なベイズニューラルネットワーク(IBNN)を提案し、標準BNNの欠点を一般化し克服する。 後者は1つの事前分布と可能性分布を用いて訓練されるのに対し、IBNNは震源と可能性集合を用いて訓練される。 失語症とてんかんの不確かさを区別し、それらを定量化する。 さらに、IBNNはベイズ感度分析の点で堅牢であり、分布シフトに対してBNNよりも堅牢である。 また、PACのような性質を享受する結果の集合を計算するためにも使用できる。 IBNNを2つのケーススタディに適用する。 1つは、人工膵臓制御のための血糖値とインスリン動態のモデル化、2つは、自律運転シナリオにおける運動予測である。 IBNNsは,BNNsベンチマークのアンサンブルよりも性能がよいことを示す。

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