論文の概要: CreINNs: Credal-Set Interval Neural Networks for Uncertainty Estimation in Classification Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05043v2
• Date: Fri, 2 Feb 2024 21:46:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-07 03:18:15.251255
• Title: CreINNs: Credal-Set Interval Neural Networks for Uncertainty Estimation in Classification Tasks
• Title（参考訳）: CreINNs: 分類タスクの不確実性推定のためのCredal-Setインターバルニューラルネットワーク
• Authors: Kaizheng Wang, Keivan Shariatmadar, Shireen Kudukkil Manchingal, Fabio Cuzzolin, David Moens, Hans Hallez
• Abstract要約: 不確実性推定は、ニューラルネットワークの信頼性を向上させるためにますます魅力的なものになっている。 分類タスク用に設計された新しいクレーダセットインターバルニューラルネットワーク(CreINN)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.19656787424626
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Uncertainty estimation is increasingly attractive for improving the reliability of neural networks. In this work, we present novel credal-set interval neural networks (CreINNs) designed for classification tasks. CreINNs preserve the traditional interval neural network structure, capturing weight uncertainty through deterministic intervals, while forecasting credal sets using the mathematical framework of probability intervals. Experimental validations on an out-of-distribution detection benchmark (CIFAR10 vs SVHN) showcase that CreINNs outperform epistemic uncertainty estimation when compared to variational Bayesian neural networks (BNNs) and deep ensembles (DEs). Furthermore, CreINNs exhibit a notable reduction in computational complexity compared to variational BNNs and demonstrate smaller model sizes than DEs.
• Abstract（参考訳）: 不確実性推定は、ニューラルネットワークの信頼性を向上させるためにますます魅力的になっている。 本研究では,分類タスク用に設計された新しいクレーダセット・インターバルニューラルネットワーク(CreINN)を提案する。 CreINNは伝統的なインターバルニューラルネットワーク構造を保持し、決定論的間隔で重みの不確実性を捉え、確率間隔の数学的枠組みを用いてクレダルセットを予測する。 分布外検出ベンチマーク(CIFAR10 vs SVHN)の実験的検証では、CreINNsはベイズニューラルネットワーク(BNN)やディープアンサンブル(DE)と比較して、疫学的不確実性評価よりも優れていた。 さらに、CreINNは変分BNNに比べて計算複雑性が顕著に減少し、DESよりもモデルサイズが小さい。

関連論文リスト

• Enhancing Trustworthiness of Graph Neural Networks with Rank-Based Conformal Training [17.120502204791407]
  等角予測は統計的に保証された不確実性推定を生成することができる。 本稿では,GNN(RCP-GNN)のトレーニングフレームワークにおけるランクベースのCPを提案し,信頼性の高い不確実性推定を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-06T05:19:24Z)
• Fast and reliable uncertainty quantification with neural network ensembles for industrial image classification [1.104960878651584]
  ニューラルネットワーク(NN)を用いた画像分類は、産業プロセスで広く使われている。 NNは、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)データに直面すると、確実だが誤った予測をする傾向がある。 複数の独立したNNで構成されたディープアンサンブルは、強い性能を示すことが示されているが、計算コストが高い。 本研究では,産業プロセスの画像分類における効率的なNNアンサンブルの予測と不確実性について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-15T10:38:48Z)
• Uncertainty Quantification in Multivariable Regression for Material Property Prediction with Bayesian Neural Networks [37.69303106863453]
  物理インフォームドBNNにおける不確実性定量化(UQ)のアプローチを提案する。 本稿では, 鋼のクリープ破断寿命を予測するためのケーススタディを提案する。 クリープ寿命予測の最も有望なフレームワークは、マルコフ・チェイン・モンテカルロによるネットワークパラメータの後方分布の近似に基づくBNNである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-04T19:40:16Z)
• The Boundaries of Verifiable Accuracy, Robustness, and Generalisation in Deep Learning [71.14237199051276]
  経験的リスクを最小限に抑えるため,古典的な分布に依存しないフレームワークとアルゴリズムを検討する。 理想的な安定かつ正確なニューラルネットワークの計算と検証が極めて難しいタスク群が存在することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-13T16:33:27Z)
• Improving Uncertainty Quantification of Variance Networks by Tree-Structured Learning [10.566352737844369]
  本研究では,不確実性に基づいて特徴空間を複数の領域に分割する木構造局所ニューラルネットワークモデルを提案する。 提案したUncertainty-Splitting Neural Regression Tree (USNRT)は、新しいスプリッティング基準を採用している。 USNRTやそのアンサンブルは、分散を伴う不確実性を定量化するための最近の一般的な手法と比較して、優れた性能を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-24T05:25:09Z)
• Can pruning improve certified robustness of neural networks? [106.03070538582222]
  ニューラルネット・プルーニングはディープ・ニューラル・ネットワーク(NN)の実証的ロバスト性を向上させることができることを示す。 実験の結果,NNを適切に刈り取ることで,その精度を8.2%まで向上させることができることがわかった。 さらに,認証された宝くじの存在が,従来の密集モデルの標準および認証された堅牢な精度に一致することを観察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-15T05:48:51Z)
• Comparative Analysis of Interval Reachability for Robust Implicit and Feedforward Neural Networks [64.23331120621118]
  我々は、暗黙的ニューラルネットワーク(INN)の堅牢性を保証するために、区間到達可能性分析を用いる。 INNは暗黙の方程式をレイヤとして使用する暗黙の学習モデルのクラスである。 提案手法は, INNに最先端の区間境界伝搬法を適用するよりも, 少なくとも, 一般的には, 有効であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-01T03:31:27Z)
• NUQ: Nonparametric Uncertainty Quantification for Deterministic Neural Networks [151.03112356092575]
  本研究では,Nadaraya-Watson の条件付きラベル分布の非パラメトリック推定に基づく分類器の予測の不確かさの測定方法を示す。 種々の実世界の画像データセットにおける不確実性推定タスクにおいて,本手法の強い性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-07T12:30:45Z)
• Multidimensional Uncertainty-Aware Evidential Neural Networks [21.716045815385268]
  非可逆性(OOD)検出問題を解決するために、WGAN-ENN(WENN)と呼ばれる新しい不確実性認識NNを提案する。 我々は、Wasserstein Generative Adrial Network(WGAN)とENNを組み合わせて、あるクラスの事前知識でモデルを共同で訓練するハイブリッドアプローチを採用した。 WENNによる不確実性の推定は、OODサンプルと境界サンプルを有意に区別するのに役立つことを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-26T04:28:56Z)
• Unlabelled Data Improves Bayesian Uncertainty Calibration under Covariate Shift [100.52588638477862]
  後続正則化に基づく近似ベイズ推定法を開発した。 前立腺癌の予後モデルを世界規模で導入する上で,本手法の有用性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-26T13:50:19Z)
• Frequentist Uncertainty in Recurrent Neural Networks via Blockwise Influence Functions [121.10450359856242]
  リカレントニューラルネットワーク(RNN)は、シーケンシャルおよび時系列データのモデリングに有効である。 RNNにおける既存の不確実性定量化のアプローチは、主にベイズ法に基づいている。 a)モデルトレーニングに干渉せず、その精度を損なうことなく、(b)任意のRNNアーキテクチャに適用し、(c)推定不確かさ間隔に関する理論的カバレッジ保証を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-20T22:45:32Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。