論文の概要: UncertaintyPlayground: A Fast and Simplified Python Library for Uncertainty Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.15281v1
• Date: Mon, 23 Oct 2023 18:36:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 22:12:12.879833
• Title: UncertaintyPlayground: A Fast and Simplified Python Library for Uncertainty Estimation
• Title（参考訳）: uncertaintyplayground - 不確実性推定のための高速でシンプルなpythonライブラリ
• Authors: Ilia Azizi
• Abstract要約: UncertaintyPlaygroundはPyTorchとGPyTorch上に構築されたPythonライブラリで、教師付き学習タスクの不確かさを推定する。 このライブラリは、ガウスおよびマルチモーダルな結果分布の高速なトレーニングを提供する。 1つ以上のインスタンスの予測間隔を視覚化することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces UncertaintyPlayground, a Python library built on PyTorch and GPyTorch for uncertainty estimation in supervised learning tasks. The library offers fast training for Gaussian and multi-modal outcome distributions through Sparse and Variational Gaussian Process Regressions (SVGPRs) for normally distributed outcomes and Mixed Density Networks (MDN) for mixed distributions. In addition to model training with various hyperparameters, UncertaintyPlayground can visualize the prediction intervals of one or more instances. Due to using tensor operations, the library can be trained both on CPU and GPU and offers various PyTorch-specific techniques for speed optimization. The library contains unit tests for each module and ensures multi-platform continuous integration with GitHub Workflows (online integration) and Tox (local integration). Finally, the code is documented with Google-style docstrings and offers a documentation website created with MkDocs and MkDocStrings.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,PyTorchとGPyTorchをベースとしたPythonライブラリであるUncertaintyPlaygroundを紹介し,教師付き学習タスクにおける不確実性の評価を行う。 このライブラリは、通常分散された結果に対するスパースおよび変分ガウスプロセス回帰(SVGPR)と混合分布のための混合密度ネットワーク(MDN)を通じて、ガウスおよびマルチモーダルな結果分布の高速トレーニングを提供する。 さまざまなハイパーパラメータによるモデルトレーニングに加えて、UncertaintyPlaygroundは1つ以上のインスタンスの予測間隔を視覚化することができる。 テンソル演算を使用するため、ライブラリはcpuとgpuの両方でトレーニングでき、速度最適化のための様々なpytorch固有の技術を提供する。 ライブラリには各モジュールのユニットテストが含まれており、GitHub Workflows(オンライン統合)とTox(ローカル統合)とのマルチプラットフォーム継続的インテグレーションを保証する。 最後に、コードはGoogleスタイルのドキュメントでドキュメント化され、MkDocsとMkDocStringsで作成されたドキュメントWebサイトを提供する。

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