論文の概要: Density Uncertainty Layers for Reliable Uncertainty Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.12497v2
• Date: Mon, 4 Mar 2024 19:29:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-07 03:20:04.535055
• Title: Density Uncertainty Layers for Reliable Uncertainty Estimation
• Title（参考訳）: 信頼性不確かさ推定のための密度不確かさ層
• Authors: Yookoon Park, David M. Blei
• Abstract要約: ディープニューラルネットワークの予測不確実性を評価することは、ディープラーニングの安全性関連の応用に不可欠である。 本稿では,モデルが入力の経験的密度に基づいて予測分散を行う必要があるという,信頼性のある予測不確実性のための新しい基準を提案する。 既存の手法と比較すると、密度不確実性層はより信頼性の高い不確実性推定とロバストなアウト・オブ・ディストリビューション検出性能を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.867449366086237
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Assessing the predictive uncertainty of deep neural networks is crucial for safety-related applications of deep learning. Although Bayesian deep learning offers a principled framework for estimating model uncertainty, the common approaches that approximate the parameter posterior often fail to deliver reliable estimates of predictive uncertainty. In this paper, we propose a novel criterion for reliable predictive uncertainty: a model's predictive variance should be grounded in the empirical density of the input. That is, the model should produce higher uncertainty for inputs that are improbable in the training data and lower uncertainty for inputs that are more probable. To operationalize this criterion, we develop the density uncertainty layer, a stochastic neural network architecture that satisfies the density uncertain criterion by design. We study density uncertainty layers on the UCI and CIFAR-10/100 uncertainty benchmarks. Compared to existing approaches, density uncertainty layers provide more reliable uncertainty estimates and robust out-of-distribution detection performance.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークの予測の不確実性を評価することは、深層学習の安全性に関する応用に不可欠である。 ベイズ深層学習はモデル不確かさを推定するための原則的な枠組みを提供するが、パラメータの後部を近似する一般的なアプローチは予測不確かさの信頼できる推定を達成できないことが多い。 本稿では,モデルの予測分散を入力の実証密度に基礎を置くという,信頼性の高い予測不確実性のための新しい基準を提案する。 つまり、トレーニングデータでは不可能な入力に対する不確実性が高く、より予測可能な入力に対する不確実性も低くする必要がある。 この基準を運用するために、設計により不確かさを満足する確率的ニューラルネットワークアーキテクチャである密度不確かさ層を開発する。 UCIおよびCIFAR-10/100における密度不確実性層について検討した。 既存のアプローチと比較して、密度の不確実性層はより信頼性の高い不確実性推定と堅牢な分散外検出性能を提供する。

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