論文の概要: Discretization-Induced Dirichlet Posterior for Robust Uncertainty
Quantification on Regression
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.09065v1
- Date: Thu, 17 Aug 2023 15:54:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-21 16:17:46.587783
- Title: Discretization-Induced Dirichlet Posterior for Robust Uncertainty
Quantification on Regression
- Title（参考訳）: レグレッションのロバスト不確かさ定量化のための離散化誘起ディリクレ後部
- Authors: Xuanlong Yu, Gianni Franchi, Jindong Gu, Emanuel Aldea
- Abstract要約: 不確実性定量化は、現実世界のアプリケーションにディープニューラルネットワーク(DNN)をデプロイするために重要である。
AuxUE(Auxiliary Uncertainity Estimator)は、主タスク予測の不確実性を推定する最も効果的な方法の1つである。
回帰タスクにおけるより堅牢な不確実性定量化のための一般化されたAuxUEスキームを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.49026509916207
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Uncertainty quantification is critical for deploying deep neural networks
(DNNs) in real-world applications. An Auxiliary Uncertainty Estimator (AuxUE)
is one of the most effective means to estimate the uncertainty of the main task
prediction without modifying the main task model. To be considered robust, an
AuxUE must be capable of maintaining its performance and triggering higher
uncertainties while encountering Out-of-Distribution (OOD) inputs, i.e., to
provide robust aleatoric and epistemic uncertainty. However, for vision
regression tasks, current AuxUE designs are mainly adopted for aleatoric
uncertainty estimates, and AuxUE robustness has not been explored. In this
work, we propose a generalized AuxUE scheme for more robust uncertainty
quantification on regression tasks. Concretely, to achieve a more robust
aleatoric uncertainty estimation, different distribution assumptions are
considered for heteroscedastic noise, and Laplace distribution is finally
chosen to approximate the prediction error. For epistemic uncertainty, we
propose a novel solution named Discretization-Induced Dirichlet pOsterior
(DIDO), which models the Dirichlet posterior on the discretized prediction
error. Extensive experiments on age estimation, monocular depth estimation, and
super-resolution tasks show that our proposed method can provide robust
uncertainty estimates in the face of noisy inputs and that it can be scalable
to both image-level and pixel-wise tasks.
- Abstract（参考訳）: 不確実性定量化は、現実世界のアプリケーションにディープニューラルネットワーク(DNN)をデプロイするために重要である。
AuxUE(Auxiliary Uncertainity Estimator)は、メインタスクモデルを変更することなく、メインタスク予測の不確かさを推定する最も効果的な方法の1つである。
強固であると考えられるためには、auxueはその性能を維持し、分散(ood)入力、すなわち強固なアレーテータと認識的不確実性をもたらすために、より高い不確実性を引き起こすことができる必要がある。
しかし、視覚回帰タスクでは、現在の auxue の設計は、主に aleatoric uncertainty estimation に採用されており、auxue robustness は検討されていない。
本研究では,回帰タスクに対するより堅牢な不確実性定量化のための一般化されたAuxUEスキームを提案する。
具体的には,よりロバストなアレエータ的不確実性推定を実現するために,ヘテロシドスティックノイズに対して異なる分布仮定を考慮し,ラプラス分布を選択して予測誤差を近似する。
認識的不確実性については,離散化誘導ディリクレ後方(dido)という新しい解を提案し,離散化予測誤差に基づいてディリクレ後方をモデル化する。
年齢推定,単眼深度推定,超解像タスクに関する広範な実験により,提案手法はノイズ入力に対して頑健な不確実性推定が可能であり,画像レベルと画素単位の両方のタスクにスケーラブルであることを示す。
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