論文の概要: Morse Neural Networks for Uncertainty Quantification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.00667v1
• Date: Sun, 2 Jul 2023 21:05:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-05 14:45:26.082318
• Title: Morse Neural Networks for Uncertainty Quantification
• Title（参考訳）: 不確実性定量化のためのモースニューラルネットワーク
• Authors: Benoit Dherin, Huiyi Hu, Jie Ren, Michael W. Dusenberry, and Balaji Lakshminarayanan
• Abstract要約: モースニューラルネットワークは、正規化されていないガウス密度を、ただの離散点ではなく高次元部分多様体のモードを持つように一般化する。 その汎用性のため、モースニューラルネットワークは多くの技術を統合する。 モースニューラルネットワークは、トポロジーにおけるベクトルマシン、カーネルメソッド、モース理論をサポートする接続を持つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.283954793700307
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce a new deep generative model useful for uncertainty quantification: the Morse neural network, which generalizes the unnormalized Gaussian densities to have modes of high-dimensional submanifolds instead of just discrete points. Fitting the Morse neural network via a KL-divergence loss yields 1) a (unnormalized) generative density, 2) an OOD detector, 3) a calibration temperature, 4) a generative sampler, along with in the supervised case 5) a distance aware-classifier. The Morse network can be used on top of a pre-trained network to bring distance-aware calibration w.r.t the training data. Because of its versatility, the Morse neural networks unifies many techniques: e.g., the Entropic Out-of-Distribution Detector of (Mac\^edo et al., 2021) in OOD detection, the one class Deep Support Vector Description method of (Ruff et al., 2018) in anomaly detection, or the Contrastive One Class classifier in continuous learning (Sun et al., 2021). The Morse neural network has connections to support vector machines, kernel methods, and Morse theory in topology.
• Abstract（参考訳）: 非正規化ガウス密度を離散点ではなく高次元部分多様体のモードに一般化するモースニューラルネットワーク(morse neural network)を提案する。 KL分割損失によるMorseニューラルネットワークの適合 1) a(正規化されていない)生成密度 2)OOD検出器 3)キャリブレーション温度。 4)生成サンプラー,及び教師付きケース 5) 距離認識分類器。 Morseネットワークはトレーニング済みのネットワーク上で使用することができ、トレーニングデータに対して距離対応キャリブレーションを行うことができる。 その汎用性のため、モースニューラルネットワークは、ood検出における(mac\^edo et al., 2021)のエントロピーアウトオブディストリビューション検出器、異常検出における(ruff et al., 2018)の1つのクラスディープサポートベクター記述法、あるいは連続学習における1つのクラス分類器(sun et al., 2021)など、多くのテクニックを統一する。 モースニューラルネットワークは、トポロジーにおけるベクトルマシン、カーネルメソッド、モース理論をサポートする接続を持つ。

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