論文の概要: Affine Invariant Ensemble Transform Methods to Improve Predictive Uncertainty in ReLU Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.04742v1
• Date: Sat, 9 Sep 2023 10:01:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-12 16:36:03.127803
• Title: Affine Invariant Ensemble Transform Methods to Improve Predictive Uncertainty in ReLU Networks
• Title（参考訳）: ReLUネットワークにおける予測不確かさを改善するアフィン不変アンサンブル変換法
• Authors: Diksha Bhandari, Jakiw Pidstrigach, Sebastian Reich
• Abstract要約: 我々は、アンサンブルカルマンフィルタの適切な拡張を用いて、ロジスティック回帰のためのベイズ推定を行う問題を考察する。 2つの相互作用粒子系が、近似した後方からのサンプルを提案し、相互作用粒子系の定量的収束速度を平均場限界に証明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.342241136871849
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We consider the problem of performing Bayesian inference for logistic regression using appropriate extensions of the ensemble Kalman filter. Two interacting particle systems are proposed that sample from an approximate posterior and prove quantitative convergence rates of these interacting particle systems to their mean-field limit as the number of particles tends to infinity. Furthermore, we apply these techniques and examine their effectiveness as methods of Bayesian approximation for quantifying predictive uncertainty in ReLU networks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,アンサンブルカルマンフィルタの適切な拡張を用いて,ロジスティック回帰に対するベイズ推定を行う問題を考える。 2つの相互作用する粒子系は、近似的な後方からサンプルを抽出し、粒子の数が無限になるにつれて、相互作用する粒子系の量的収束率を平均場限界まで証明することを提案している。 さらに,これらの手法を適用し,ReLUネットワークにおける予測不確実性を定量化するためのベイズ近似の手法としての有効性を検討する。

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