論文の概要: Imprecise Bayesian Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.09656v3
• Date: Wed, 13 Sep 2023 16:40:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-14 18:20:46.445325
• 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。 Inrecise Bayesian Neural Networks (IBNNs)を提案する。 IBNNは標準的なBNNの欠点を一般化し克服する。 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.374569172244273
• 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 more robust than BNNs to prior and likelihood misspecification, and to distribution shift. They can also be used to compute sets of outcomes that enjoy probabilistic guarantees. We apply IBNNs to two case studies. One, for motion prediction in autonomous driving scenarios, and two, to model blood glucose and insulin dynamics for artificial pancreas control. 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。 本稿では,標準BNNの欠点のいくつかを一般化し克服し,IBNN(Inmrecise Bayesian Neural Networks)を提案する。 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BNNよりも、事前およびおそらくは誤特定、分散シフトに対して堅牢である。 確率的保証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つは自律運転シナリオにおける動作予測、2つは人工膵管制御のための血糖とインスリンの動態をモデル化する。 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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