論文の概要: Uncertainty Visualization via Low-Dimensional Posterior Projections

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07804v1
• Date: Tue, 12 Dec 2023 23:51:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-14 17:09:06.962209
• Title: Uncertainty Visualization via Low-Dimensional Posterior Projections
• Title（参考訳）: 低次元後投射による不確かさの可視化
• Authors: Omer Yair, Elias Nehme, Tomer Michaeli
• Abstract要約: 低次元部分空間上のエネルギーベースモデル(EBM)を用いて後部を推定・可視化するための新しいアプローチを提案する。 提案手法の有効性を,多様なデータセットと画像復元問題にまたがって示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.26693707762823
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In ill-posed inverse problems, it is commonly desirable to obtain insight into the full spectrum of plausible solutions, rather than extracting only a single reconstruction. Information about the plausible solutions and their likelihoods is encoded in the posterior distribution. However, for high-dimensional data, this distribution is challenging to visualize. In this work, we introduce a new approach for estimating and visualizing posteriors by employing energy-based models (EBMs) over low-dimensional subspaces. Specifically, we train a conditional EBM that receives an input measurement and a set of directions that span some low-dimensional subspace of solutions, and outputs the probability density function of the posterior within that space. We demonstrate the effectiveness of our method across a diverse range of datasets and image restoration problems, showcasing its strength in uncertainty quantification and visualization. As we show, our method outperforms a baseline that projects samples from a diffusion-based posterior sampler, while being orders of magnitude faster. Furthermore, it is more accurate than a baseline that assumes a Gaussian posterior.
• Abstract（参考訳）: 不測の逆問題では、単一の再構成のみを抽出するのではなく、可算解の全スペクトルについての洞察を得ることが一般的である。 妥当な解とその可能性に関する情報は後続分布にコード化されている。 しかし、高次元データでは、この分布を可視化するのは困難である。 本研究では,低次元部分空間上のエネルギーベースモデル(EBM)を用いて後部を推定・可視化するための新しいアプローチを提案する。 具体的には、入力測定と解の低次元部分空間にまたがる方向の集合を受信する条件付きEMMを訓練し、その空間内の後方の確率密度関数を出力する。 提案手法の有効性を多種多様なデータセットおよび画像復元問題に適用し,不確実性定量化と可視化におけるその強みを示す。 このように,本手法は拡散型後部サンプリング器からサンプルを投影するベースラインよりも優れ,桁違いに高速である。 さらに、ガウス後方を仮定するベースラインよりも正確である。

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