論文の概要: Likelihood-ratio-based confidence intervals for neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02221v1
• Date: Fri, 4 Aug 2023 09:34:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-07 13:21:31.878888
• Title: Likelihood-ratio-based confidence intervals for neural networks
• Title（参考訳）: 確率比に基づくニューラルネットワークの信頼区間
• Authors: Laurens Sluijterman, Eric Cator, Tom Heskes
• Abstract要約: 本稿では、ニューラルネットワークに対する信頼区間を構築するための、新しい確率比に基づくアプローチを初めて導入する。 この手法の現在の実装は、多くのディープラーニングアプリケーションでは違法にコストがかかるが、医療予測や天体物理学のような特定の分野において、すでに高いコストが正当化されている可能性がある。 この研究は、確率比に基づく不確実性推定の有意義な可能性を強調し、将来の研究への有望な道筋を確立する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4610038284393165
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces a first implementation of a novel likelihood-ratio-based approach for constructing confidence intervals for neural networks. Our method, called DeepLR, offers several qualitative advantages: most notably, the ability to construct asymmetric intervals that expand in regions with a limited amount of data, and the inherent incorporation of factors such as the amount of training time, network architecture, and regularization techniques. While acknowledging that the current implementation of the method is prohibitively expensive for many deep-learning applications, the high cost may already be justified in specific fields like medical predictions or astrophysics, where a reliable uncertainty estimate for a single prediction is essential. This work highlights the significant potential of a likelihood-ratio-based uncertainty estimate and establishes a promising avenue for future research.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ニューラルネットの信頼区間構築のための新しい確率比に基づく手法を初めて実装する。 我々の手法はDeepLRと呼ばれ、データ量に制限のある領域に広がる非対称区間を構築する能力や、トレーニング時間、ネットワークアーキテクチャ、正規化技術などの要素を固有に組み込む能力など、いくつかの定性的な利点を提供している。 この手法の現在の実装は、多くのディープラーニングアプリケーションでは違法に高価であることを認めている一方で、高いコストは、医学的予測や天体物理学のような特定の分野において既に正当化されている。 本研究は,確率比に基づく不確実性推定の有意な可能性を強調し,今後の研究の道筋を確立するものである。

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