論文の概要: Predictive Uncertainty Quantification via Risk Decompositions for Strictly Proper Scoring Rules

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10727v1
• Date: Fri, 16 Feb 2024 14:40:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-02-19 15:52:00.247092
• Title: Predictive Uncertainty Quantification via Risk Decompositions for Strictly Proper Scoring Rules
• Title（参考訳）: 厳密なスコーリングルールのためのリスク分解による予測不確かさ定量化
• Authors: Nikita Kotelevskii, Maxim Panov
• Abstract要約: 統計的推論に根ざした一般的な枠組みを導入し、新しい不確実性対策を作成し、それらの相互関係を明らかにする。 この枠組みにベイズ的推論を組み込むことを提案し、提案した近似の性質について議論する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.334458709669125
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Distinguishing sources of predictive uncertainty is of crucial importance in the application of forecasting models across various domains. Despite the presence of a great variety of proposed uncertainty measures, there are no strict definitions to disentangle them. Furthermore, the relationship between different measures of uncertainty quantification remains somewhat unclear. In this work, we introduce a general framework, rooted in statistical reasoning, which not only allows the creation of new uncertainty measures but also clarifies their interrelations. Our approach leverages statistical risk to distinguish aleatoric and epistemic uncertainty components and utilizes proper scoring rules to quantify them. To make it practically tractable, we propose an idea to incorporate Bayesian reasoning into this framework and discuss the properties of the proposed approximation.
• Abstract（参考訳）: 予測の不確実性の源を断ち切ることは、様々な領域にわたる予測モデルの適用において重要である。 様々な不確実性対策が提案されているにもかかわらず、それらを解き放つ厳密な定義は存在しない。 さらに、不確実性定量化の異なる尺度間の関係は、いまだに不明である。 本研究では,統計推論に根ざした一般的な枠組みを導入し,新たな不確実性尺度の作成を可能にするだけでなく,それらの相互関係を明確化する。 本手法では,統計的リスクを活用し,認識的不確実性成分を識別し,適切なスコアリングルールを用いて定量化を行う。 この枠組みにベイズ的推論を組み込むことを提案し,提案した近似の性質について議論する。

関連論文リスト

• Probabilistic Modeling of Disparity Uncertainty for Robust and Efficient Stereo Matching [61.73532883992135]
  本稿では,新しい不確実性を考慮したステレオマッチングフレームワークを提案する。 我々はベイズリスクを不確実性の測定として採用し、データを別々に見積もり、不確実性をモデル化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-24T23:28:20Z)
• On Information-Theoretic Measures of Predictive Uncertainty [5.8034373350518775]
  その重要性にも拘わらず、予測の不確実性の正しい測定に関するコンセンサスはいまだに解明されていない。 提案手法は, 予測の不確かさを, (I) 予測モデル (II) 真の予測分布の近似の2つの要因により分類する。 本研究では, 誤分類検出, 選択的予測, アウト・オブ・ディストリビューション検出など, 典型的な不確実性推定設定において, これらの指標を実証的に評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-14T17:52:18Z)
• Data-driven decision-making under uncertainty with entropic risk measure [5.407319151576265]
  エントロピーリスク尺度は、不確実な損失に関連する尾のリスクを考慮に入れた高い意思決定に広く用いられている。 経験的エントロピーリスク推定器を劣化させるため, 強く一貫したブートストラップ手法を提案する。 検証性能のバイアスが補正されない場合,クロスバリデーション手法は,保険業者のアウト・オブ・サンプルリスクを著しく高める可能性があることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-30T04:02:52Z)
• Probabilistic Contrastive Learning with Explicit Concentration on the Hypersphere [3.572499139455308]
  本稿では,球面空間に表現を埋め込むことにより,不確実性を比較学習に取り入れる新たな視点を提案する。 我々は、濃度パラメータであるカッパを直接解釈可能な尺度として利用し、不確実性を明示的に定量化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-26T07:08:13Z)
• Data-Adaptive Tradeoffs among Multiple Risks in Distribution-Free Prediction [55.77015419028725]
  しきい値とトレードオフパラメータが適応的に選択された場合、リスクの有効な制御を可能にする手法を開発する。 提案手法は単調なリスクとほぼ単調なリスクをサポートするが,それ以外は分布的な仮定はしない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-28T17:28:06Z)
• A unified uncertainty-aware exploration: Combining epistemic and aleatory uncertainty [21.139502047972684]
  そこで本稿では, リスク感応探索における浮腫性およびてんかん性不確実性の複合効果を定量的に評価するアルゴリズムを提案する。 本手法は,パラメータ化された回帰分布を推定する分布RLの新たな拡張の上に構築する。 探索課題とリスク課題を伴う課題に対する実験結果から,本手法が代替手法より優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-05T17:39:00Z)
• One step closer to unbiased aleatoric uncertainty estimation [71.55174353766289]
  そこで本研究では,観測データのアクティブデノイズ化による新しい推定手法を提案する。 幅広い実験を行うことで,提案手法が標準手法よりも実際のデータ不確実性にはるかに近い近似を与えることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-16T14:59:11Z)
• Quantification of Predictive Uncertainty via Inference-Time Sampling [57.749601811982096]
  本稿では,データあいまいさの予測不確実性を推定するためのポストホックサンプリング手法を提案する。 この方法は与えられた入力に対して異なる可算出力を生成することができ、予測分布のパラメトリック形式を仮定しない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-03T12:43:21Z)
• How certain are your uncertainties? [0.3655021726150368]
  ディープラーニング手法の出力の不確実性の尺度は、いくつかの点で有用である。 本研究では、これらの不確実性の測定の安定性について、大きさと空間パターンの両方の観点から検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-01T05:25:02Z)
• Decomposing Representations for Deterministic Uncertainty Estimation [34.11413246048065]
  我々は,現在の特徴密度に基づく不確実性推定器は,様々なOoD検出設定で一貫した性能を発揮できないことを示す。 本稿では,学習した表現を分解し,それらを個別に推定した不確実性を統合することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-01T22:12:01Z)
• Dense Uncertainty Estimation via an Ensemble-based Conditional Latent Variable Model [68.34559610536614]
  我々は、アレータリック不確実性はデータの固有の特性であり、偏見のないオラクルモデルでのみ正確に推定できると論じる。 そこで本研究では,軌道不確実性推定のためのオラクルモデルを近似するために,列車時の新しいサンプリングと選択戦略を提案する。 以上の結果から,提案手法は精度の高い決定論的結果と確実な不確実性推定の両方を達成できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-22T08:54:10Z)
• Detecting and Mitigating Test-time Failure Risks via Model-agnostic Uncertainty Learning [30.86992077157326]
  本稿では,すでに訓練済みのブラックボックス分類モデルの失敗リスクと予測的不確かさを推定するための,ポストホックメタラーナーであるリスクアドバイザを紹介する。 リスクアドバイザは、リスクスコアの提供に加えて、不確実性見積を、アレタリックおよびエピステマティックな不確実性コンポーネントに分解する。 ブラックボックス分類モデルおよび実世界および合成データセットのさまざまなファミリーの実験は、リスクアドバイザーがデプロイメント時の障害リスクを確実に予測していることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-09T17:23:31Z)
• Adversarial Attack for Uncertainty Estimation: Identifying Critical Regions in Neural Networks [0.0]
  本稿では,ニューラルネットワークにおける決定境界付近のデータポイントをキャプチャする手法を提案する。 不確実性推定は、モデルのパラメータに摂動を与える以前の研究とは異なり、入力摂動から導かれる。 提案手法は,他の手法よりも優れた性能を示し,機械学習におけるモデル不確実性を捉えるリスクが低いことを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-15T21:30:26Z)
• DEUP: Direct Epistemic Uncertainty Prediction [56.087230230128185]
  認識の不確実性は、学習者の知識の欠如によるサンプル外の予測エラーの一部である。 一般化誤差の予測を学習し, aleatoric uncertaintyの推定を減算することで, 認識的不確かさを直接推定する原理的アプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-16T23:50:35Z)
• The Aleatoric Uncertainty Estimation Using a Separate Formulation with Virtual Residuals [51.71066839337174]
  既存の手法では、ターゲット推定における誤差を定量化できるが、過小評価する傾向がある。 本稿では,信号とその不確かさを推定するための新たな分離可能な定式化を提案し,オーバーフィッティングの影響を回避した。 提案手法は信号および不確実性推定のための最先端技術より優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-03T12:11:27Z)
• Learning to Predict Error for MRI Reconstruction [67.76632988696943]
  提案手法による予測の不確実性は予測誤差と強く相関しないことを示す。 本稿では,2段階の予測誤差の目標ラベルと大小を推定する新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-13T15:55:32Z)

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。