論文の概要: Escaping the Sample Trap: Fast and Accurate Epistemic Uncertainty
Estimation with Pairwise-Distance Estimators
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.13498v1
- Date: Fri, 25 Aug 2023 17:13:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-28 13:00:48.177490
- Title: Escaping the Sample Trap: Fast and Accurate Epistemic Uncertainty
Estimation with Pairwise-Distance Estimators
- Title（参考訳）: Pairwise-Distance Estimator を用いた迅速かつ正確なてんかん不確かさ推定
- Authors: Lucas Berry, David Meger
- Abstract要約: PaiDE は 100$times$ 以上の不確実性を、より広い空間 (最大 100$times$) で推定することができ、より高次元でより正確に実行することができる。
各実験環境では、PaiDEの利点を示すためにActive Learningフレームワークが適用された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.098866735156207
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This work introduces a novel approach for epistemic uncertainty estimation
for ensemble models using pairwise-distance estimators (PaiDEs). These
estimators utilize the pairwise-distance between model components to establish
bounds on entropy and uses said bounds as estimates for information-based
criterion. Unlike recent deep learning methods for epistemic uncertainty
estimation, which rely on sample-based Monte Carlo estimators, PaiDEs are able
to estimate epistemic uncertainty up to 100$\times$ faster, over a larger space
(up to 100$\times$) and perform more accurately in higher dimensions. To
validate our approach, we conducted a series of experiments commonly used to
evaluate epistemic uncertainty estimation: 1D sinusoidal data, Pendulum-v0,
Hopper-v2, Ant-v2 and Humanoid-v2. For each experimental setting, an Active
Learning framework was applied to demonstrate the advantages of PaiDEs for
epistemic uncertainty estimation.
- Abstract（参考訳）: 本研究は,ペアワイズ距離推定器(PaiDEs)を用いたアンサンブルモデルに対する新しい不確実性推定手法を提案する。
これらの推定器は、モデルコンポーネント間のペアワイズ距離を利用してエントロピーの境界を確立し、その境界を情報に基づく基準の見積もりとして利用する。
サンプルベースのモンテカルロ推定値に依存する、近年の認識不確実性推定のためのディープラーニング手法とは異なり、payesは、より広い空間(最大100$\times$)において、100$\times$までの認識不確実性を推定し、より高い次元でより正確に実行することができる。
提案手法の有効性を検証するために,1次元正弦波データ,Pendulum-v0,Hopper-v2,Ant-v2,Humanoid-v2の3種類の実験を行った。
各実験環境において, 心的不確実性評価のためのPaiDEの利点を示すために, アクティブラーニングフレームワークを適用した。
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