論文の概要: Second-Order Uncertainty Quantification: A Distance-Based Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00995v1
• Date: Sat, 2 Dec 2023 01:21:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-05 19:52:46.178909
• Title: Second-Order Uncertainty Quantification: A Distance-Based Approach
• Title（参考訳）: 2次不確実性定量化:距離に基づくアプローチ
• Authors: Yusuf Sale, Viktor Bengs, Michele Caprio, Eyke H\"ullermeier
• Abstract要約: 本稿では,2次分布に基づく予測不確実性に対する有意義な不確実性尺度が従うべきという形式的基準を提案する。 これらの基準を考慮に入れた不確実性対策を開発するための一般的な枠組みを提供し、ワッサーシュタイン距離に基づくインスタンス化を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.539320505465149
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the past couple of years, various approaches to representing and quantifying different types of predictive uncertainty in machine learning, notably in the setting of classification, have been proposed on the basis of second-order probability distributions, i.e., predictions in the form of distributions on probability distributions. A completely conclusive solution has not yet been found, however, as shown by recent criticisms of commonly used uncertainty measures associated with second-order distributions, identifying undesirable theoretical properties of these measures. In light of these criticisms, we propose a set of formal criteria that meaningful uncertainty measures for predictive uncertainty based on second-order distributions should obey. Moreover, we provide a general framework for developing uncertainty measures to account for these criteria, and offer an instantiation based on the Wasserstein distance, for which we prove that all criteria are satisfied.
• Abstract（参考訳）: 機械学習における様々な種類の予測不確実性を表現・定量化するための様々なアプローチが、特に分類の設定において、二階確率分布、すなわち確率分布上の分布の形での予測に基づいて提案されている。 しかし、二階分布に関連する一般的な不確実性測度に対する近年の批判によって示されるように、完全に決定的な解はまだ見つかっていない。 これらの批判を踏まえ,二階分布に基づく予測の不確実性に対する有意義な不確実性尺度が従うべき形式的基準の組を提案する。 さらに,これらの基準を考慮に入れた不確実性尺度を開発するための一般的な枠組みを提供し,すべての基準が満たされることを示すワッサーシュタイン距離に基づくインスタンス化を提供する。

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