論文の概要: Random-Set Convolutional Neural Network (RS-CNN) for Epistemic Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.05772v1
• Date: Tue, 11 Jul 2023 20:00:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-13 15:08:15.967643
• Title: Random-Set Convolutional Neural Network (RS-CNN) for Epistemic Deep Learning
• Title（参考訳）: てんかん深層学習のためのランダムセット畳み込みニューラルネットワーク(RS-CNN)
• Authors: Shireen Kudukkil Manchingal, Muhammad Mubashar, Kaizheng Wang, Keivan Shariatmadar, Fabio Cuzzolin
• Abstract要約: 本稿では,クラス集合上の確率ベクトルよりも信念関数を予測するために,ランダムセット畳み込みニューラルネットワーク(RS-CNN)を提案する。 古典的評価設定において,提案手法が競合する不確実性認識アプローチよりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.1614313137673875
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning is increasingly deployed in safety-critical domains where robustness against adversarial attacks is crucial and erroneous predictions could lead to potentially catastrophic consequences. This highlights the need for learning systems to be equipped with the means to determine a model's confidence in its prediction and the epistemic uncertainty associated with it, 'to know when a model does not know'. In this paper, we propose a novel Random-Set Convolutional Neural Network (RS-CNN) for classification which predicts belief functions rather than probability vectors over the set of classes, using the mathematics of random sets, i.e., distributions over the power set of the sample space. Based on the epistemic deep learning approach, random-set models are capable of representing the 'epistemic' uncertainty induced in machine learning by limited training sets. We estimate epistemic uncertainty by approximating the size of credal sets associated with the predicted belief functions, and experimentally demonstrate how our approach outperforms competing uncertainty-aware approaches in a classical evaluation setting. The performance of RS-CNN is best demonstrated on OOD samples where it manages to capture the true prediction while standard CNNs fail.
• Abstract（参考訳）: 機械学習は、敵の攻撃に対する堅牢性が不可欠であり、誤った予測が破滅的な結果をもたらす可能性がある安全クリティカルな領域にますます展開されている。 これは、その予測に対するモデルの信頼度とそれに関連する認識論的不確実性を決定する手段を備えた学習システムの必要性を強調している。 本稿では,ランダム集合の数学,すなわちサンプル空間のパワー集合上の分布を用いて,クラス集合上の確率ベクトルよりも信念関数を推定する新しいランダムセット畳み込みニューラルネットワーク(RS-CNN)を提案する。 認識的深層学習アプローチに基づいて、ランダムセットモデルは、限られたトレーニングセットによって機械学習で誘導される「緊急」不確実性を表現することができる。 予測された信念関数に付随するクレダル集合のサイズを近似することにより,疫学的な不確実性を推定し,古典的な評価設定において,我々のアプローチが競合する不確実性認識アプローチよりも優れていることを示す。 RS-CNNの性能は、標準のCNNが失敗しながら真の予測を捉えたOODサンプルで最もよく示されている。

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