論文の概要: Position: Bayesian Deep Learning is Needed in the Age of Large-Scale AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.00809v4
• Date: Sun, 2 Jun 2024 13:06:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-04 19:22:52.133198
• Title: Position: Bayesian Deep Learning is Needed in the Age of Large-Scale AI
• Title（参考訳）: 位置:ベイジアンディープラーニングは大規模AIの時代に必要である
• Authors: Theodore Papamarkou, Maria Skoularidou, Konstantina Palla, Laurence Aitchison, Julyan Arbel, David Dunson, Maurizio Filippone, Vincent Fortuin, Philipp Hennig, José Miguel Hernández-Lobato, Aliaksandr Hubin, Alexander Immer, Theofanis Karaletsos, Mohammad Emtiyaz Khan, Agustinus Kristiadi, Yingzhen Li, Stephan Mandt, Christopher Nemeth, Michael A. Osborne, Tim G. J. Rudner, David Rügamer, Yee Whye Teh, Max Welling, Andrew Gordon Wilson, Ruqi Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,ベイズ深層学習(BDL)の強みを再考し,既存の課題を認識した。 これらの障害に対処するための、エキサイティングな研究の道のりが浮かび上がっている。 今後の議論は、大規模ファンデーションモデルをBDLと組み合わせて、その潜在能力を最大限に活用する方法に焦点を当てている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 189.05642691423347
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In the current landscape of deep learning research, there is a predominant emphasis on achieving high predictive accuracy in supervised tasks involving large image and language datasets. However, a broader perspective reveals a multitude of overlooked metrics, tasks, and data types, such as uncertainty, active and continual learning, and scientific data, that demand attention. Bayesian deep learning (BDL) constitutes a promising avenue, offering advantages across these diverse settings. This paper posits that BDL can elevate the capabilities of deep learning. It revisits the strengths of BDL, acknowledges existing challenges, and highlights some exciting research avenues aimed at addressing these obstacles. Looking ahead, the discussion focuses on possible ways to combine large-scale foundation models with BDL to unlock their full potential.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニング研究の現在の状況では、大規模な画像と言語データセットを含む教師付きタスクにおいて、高い予測精度を達成することに重点が置かれている。 しかし、より広い視点から見れば、不確実性、活動的かつ継続的な学習、科学的なデータなど、見落とされがちなメトリクス、タスク、データタイプが、注意を喚起する。 Bayesian Deep Learning(BDL)は,これらのさまざまな設定にまたがってメリットを提供する,有望な道の1つである。 本稿では,BDLが深層学習の能力を高めることができることを示唆する。 BDLの強みを再考し、既存の課題を認識し、これらの障害に対処するためのエキサイティングな研究方法を強調します。 今後の議論は、大規模ファンデーションモデルをBDLと組み合わせて、その潜在能力を最大限に活用する方法に焦点を当てている。

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