論文の概要: Laplacian Segmentation Networks Improve Epistemic Uncertainty Quantification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.13123v2
• Date: Tue, 23 Jul 2024 14:38:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-24 23:43:00.792041
• Title: Laplacian Segmentation Networks Improve Epistemic Uncertainty Quantification
• Title（参考訳）: Laplacian Segmentation Networksはてんかん性不確かさの定量化を改善する
• Authors: Kilian Zepf, Selma Wanna, Marco Miani, Juston Moore, Jes Frellsen, Søren Hauberg, Frederik Warburg, Aasa Feragen,
• Abstract要約: イメージセグメンテーションは、過信であることが知られているニューラルネットワークに大きく依存している。 これは、機器、取得サイト、画像の破損などによって医療分野では一般的なシナリオである。 我々は,OOD検出のためのモデル(モデル)とデータ(データの不確実性)を共同でモデル化する手法であるLaplacian Networks (LSN)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.154979285736268
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Image segmentation relies heavily on neural networks which are known to be overconfident, especially when making predictions on out-of-distribution (OOD) images. This is a common scenario in the medical domain due to variations in equipment, acquisition sites, or image corruptions. This work addresses the challenge of OOD detection by proposing Laplacian Segmentation Networks (LSN): methods which jointly model epistemic (model) and aleatoric (data) uncertainty for OOD detection. In doing so, we propose the first Laplace approximation of the weight posterior that scales to large neural networks with skip connections that have high-dimensional outputs. We demonstrate on three datasets that the LSN-modeled parameter distributions, in combination with suitable uncertainty measures, gives superior OOD detection.
• Abstract（参考訳）: イメージセグメンテーションは、特にオフ・オブ・ディストリビューション(OOD)イメージの予測を行う場合、過信であることが知られているニューラルネットワークに大きく依存する。 これは、機器、取得サイト、画像の破損などによって医療分野では一般的なシナリオである。 本研究は,OOD検出のための認識(モデル)とデータ(データ)を共同でモデル化する手法であるLaplacian Segmentation Networks (LSN)を提案することによって,OOD検出の課題に対処する。 そこで本研究では,高次元出力を持つスキップ接続を持つ大型ニューラルネットワークにスケールする重み後部の最初のLaplace近似を提案する。 我々は, LSNモデルパラメータ分布と適切な不確実性尺度を組み合わせて, 優れたOOD検出を可能にすることを3つのデータセットで示している。

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