論文の概要: Quantification of Predictive Uncertainty via Inference-Time Sampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.01731v1
• Date: Thu, 3 Aug 2023 12:43:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-04 14:19:06.591064
• Title: Quantification of Predictive Uncertainty via Inference-Time Sampling
• Title（参考訳）: 推論時間サンプリングによる予測不確かさの定量化
• Authors: Katar\'ina T\'othov\'a, \v{L}ubor Ladick\'y, Daniel Thul, Marc Pollefeys, Ender Konukoglu
• Abstract要約: 本稿では,データあいまいさの予測不確実性を推定するためのポストホックサンプリング手法を提案する。 この方法は与えられた入力に対して異なる可算出力を生成することができ、予測分布のパラメトリック形式を仮定しない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.749601811982096
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Predictive variability due to data ambiguities has typically been addressed via construction of dedicated models with built-in probabilistic capabilities that are trained to predict uncertainty estimates as variables of interest. These approaches require distinct architectural components and training mechanisms, may include restrictive assumptions and exhibit overconfidence, i.e., high confidence in imprecise predictions. In this work, we propose a post-hoc sampling strategy for estimating predictive uncertainty accounting for data ambiguity. The method can generate different plausible outputs for a given input and does not assume parametric forms of predictive distributions. It is architecture agnostic and can be applied to any feed-forward deterministic network without changes to the architecture or training procedure. Experiments on regression tasks on imaging and non-imaging input data show the method's ability to generate diverse and multi-modal predictive distributions, and a desirable correlation of the estimated uncertainty with the prediction error.
• Abstract（参考訳）: データ曖昧性による予測変動は、通常、不確実性の推定を興味のある変数として予測するために訓練された確率的能力を備えた専用モデルの構築によって対処されている。 これらのアプローチは、異なるアーキテクチャコンポーネントとトレーニングメカニズムを必要とし、制限的な仮定を含み、不正確な予測に対する高い信頼を示す。 本研究では,データあいまいさの予測不確かさを推定するためのポストホックサンプリング手法を提案する。 この方法は与えられた入力に対して異なる可算出力を生成することができ、予測分布のパラメトリック形式を仮定しない。 アーキテクチャに依存しず、アーキテクチャやトレーニング手順を変更することなくフィードフォワード決定論的ネットワークに適用することができる。 画像および非画像入力データにおける回帰課題の実験は、多変量および多変量予測分布を生成する方法の能力を示し、推定不確かさと予測誤差との望ましい相関を示す。

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