論文の概要: Uncertainty-Aware Perceiver

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02433v1
• Date: Sun, 4 Feb 2024 10:11:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-06 19:51:34.032674
• Title: Uncertainty-Aware Perceiver
• Title（参考訳）: 不確実性認識器
• Authors: EuiYul Song
• Abstract要約: PerceiverモデルはResNet-50やViTとある程度の精度で競合する。 さらに悪いことに、Perceiverの他のモデルに対する相対的な性能改善は限界がある。 私はPerceiverの5つの変異であるUncertainty-Aware Perceiversを発明しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Perceiver makes few architectural assumptions about the relationship among its inputs with quadratic scalability on its memory and computation time. Indeed, the Perceiver model outpaces or is competitive with ResNet-50 and ViT in terms of accuracy to some degree. However, the Perceiver does not take predictive uncertainty and calibration into account. The Perceiver also generalizes its performance on three datasets, three models, one evaluation metric, and one hyper-parameter setting. Worst of all, the Perceiver's relative performance improvement against other models is marginal. Furthermore, its reduction of architectural prior is not substantial; is not equivalent to its quality. Thereby, I invented five mutations of the Perceiver, the Uncertainty-Aware Perceivers, that obtain uncertainty estimates and measured their performance on three metrics. Experimented with CIFAR-10 and CIFAR-100, the Uncertainty-Aware Perceivers make considerable performance enhancement compared to the Perceiver.
• Abstract（参考訳）: 知覚器は、その入力と二次スケーラビリティとの関係について、メモリと計算時間に関するアーキテクチャ上の仮定はほとんどない。 実際、PerceiverモデルはResNet-50やViTとある程度の精度で競合する。 しかし、Perceiverは予測の不確実性やキャリブレーションを考慮していない。 Perceiverはまた、そのパフォーマンスを3つのデータセット、3つのモデル、1つの評価基準、1つのハイパーパラメータ設定で一般化する。 さらに悪いことに、Perceiverの他のモデルに対する相対的な性能改善は限界がある。 さらに、アーキテクチャの事前の削減は重要ではなく、品質に匹敵するものではない。 そこで私は,不確実性推定を行い,その性能を3つの指標で測定する,不確実性認識型知覚器の5つの変異を考案した。 CIFAR-10とCIFAR-100の実験により、不確実性認識パーシーバーはパーシーバーに比べて性能が大幅に向上した。

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