論文の概要: Uncertainty Quantification via Stable Distribution Propagation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08324v1
• Date: Tue, 13 Feb 2024 09:40:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-14 15:52:47.646488
• Title: Uncertainty Quantification via Stable Distribution Propagation
• Title（参考訳）: 安定分布伝播による不確かさの定量化
• Authors: Felix Petersen, Aashwin Mishra, Hilde Kuehne, Christian Borgelt, Oliver Deussen, Mikhail Yurochkin
• Abstract要約: 本稿では,ニューラルネットワークによる安定確率分布の伝播手法を提案する。 提案手法は局所線形化に基づいており,ReLU非線型性に対する全変動距離の近似値として最適であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.065272548502
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a new approach for propagating stable probability distributions through neural networks. Our method is based on local linearization, which we show to be an optimal approximation in terms of total variation distance for the ReLU non-linearity. This allows propagating Gaussian and Cauchy input uncertainties through neural networks to quantify their output uncertainties. To demonstrate the utility of propagating distributions, we apply the proposed method to predicting calibrated confidence intervals and selective prediction on out-of-distribution data. The results demonstrate a broad applicability of propagating distributions and show the advantages of our method over other approaches such as moment matching.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ニューラルネットワークによる安定確率分布の伝播手法を提案する。 提案手法は局所線形化に基づいており,ReLU非線型性に対する全変動距離の近似値として最適であることを示す。 これにより、gaussianとcauchyの入力の不確実性がニューラルネットワークを通じて伝播し、出力の不確実性が定量化される。 分布伝播の有用性を実証するために,提案手法を適用し,分散データの校正信頼区間の予測と選択予測を行う。 その結果,分布を伝播する幅広い適用性が示され,モーメントマッチングなど他の手法よりも提案手法のアドバンテージが示された。

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