論文の概要: Uncertainty Quantification in Deep Neural Networks through Statistical Inference on Latent Space

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.10840v1
• Date: Thu, 18 May 2023 09:52:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-19 15:53:39.579391
• Title: Uncertainty Quantification in Deep Neural Networks through Statistical Inference on Latent Space
• Title（参考訳）: 潜時空間の統計的推測による深部ニューラルネットワークの不確かさの定量化
• Authors: Luigi Sbail\`o and Luca M. Ghiringhelli
• Abstract要約: ネットワークに供給されたデータポイントの潜在空間表現を利用して予測精度を評価するアルゴリズムを開発した。 一般的に使われている手法が大半が過信である合成データセットについて述べる。 対照的に,本手法は,不正確な予測を行うようなアウト・オブ・ディストリビューション・データ・ポイントを検出できるため,アウトレーヤの自動検出に役立てることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Uncertainty-quantification methods are applied to estimate the confidence of deep-neural-networks classifiers over their predictions. However, most widely used methods are known to be overconfident. We address this problem by developing an algorithm that exploits the latent-space representation of data points fed into the network, to assess the accuracy of their prediction. Using the latent-space representation generated by the fraction of training set that the network classifies correctly, we build a statistical model that is able to capture the likelihood of a given prediction. We show on a synthetic dataset that commonly used methods are mostly overconfident. Overconfidence occurs also for predictions made on data points that are outside the distribution that generated the training data. In contrast, our method can detect such out-of-distribution data points as inaccurately predicted, thus aiding in the automatic detection of outliers.
• Abstract（参考訳）: 深部神経ネットワーク分類器の信頼性を推定するために不確実性定量法を適用した。 しかし、最も広く使われている方法は過信であることが知られている。 ネットワークに供給されたデータポイントの潜在空間表現を利用して予測精度を評価するアルゴリズムを開発することにより,この問題に対処する。 ネットワークが正しく分類するトレーニングセットの分数によって生成される潜在空間表現を用いて、与えられた予測の可能性を捉えることができる統計モデルを構築する。 一般に使用される手法が大半は自信過剰である合成データセットを提示する。 過剰信頼は、トレーニングデータを生成するディストリビューションの外にあるデータポイント上での予測にも発生する。 これとは対照的に, 分布外データポイントを不正確な予測値として検出することで, 異常値の自動検出を支援する。

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