論文の概要: From Risk to Uncertainty: Generating Predictive Uncertainty Measures via Bayesian Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10727v3
• Date: Mon, 17 Feb 2025 07:31:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:06:20.875118
• Title: From Risk to Uncertainty: Generating Predictive Uncertainty Measures via Bayesian Estimation
• Title（参考訳）: リスクから不確実性:ベイズ推定による予測不確実性対策の生成
• Authors: Nikita Kotelevskii, Vladimir Kondratyev, Martin Takáč, Éric Moulines, Maxim Panov,
• Abstract要約: 私たちは、異なる予測の不確実性対策を作成できるフレームワークを構築します。 本手法は,分布外および誤分類インスタンスの検出において,その性能を評価することにより,画像データセット上での検証を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.355925496689674
• License:
• Abstract: There are various measures of predictive uncertainty in the literature, but their relationships to each other remain unclear. This paper uses a decomposition of statistical pointwise risk into components, associated with different sources of predictive uncertainty, namely aleatoric uncertainty (inherent data variability) and epistemic uncertainty (model-related uncertainty). Together with Bayesian methods, applied as an approximation, we build a framework that allows one to generate different predictive uncertainty measures. We validate our method on image datasets by evaluating its performance in detecting out-of-distribution and misclassified instances using the AUROC metric. The experimental results confirm that the measures derived from our framework are useful for the considered downstream tasks.
• Abstract（参考訳）: 文献には様々な予測の不確実性の尺度があるが、両者の関係はいまだに不明である。 本稿では,予測不確実性の異なる要因,すなわちアレータ性不確実性(連続データ変動)とてんかん性不確実性(モデル関連不確実性)とを関連付けて,統計的ポイントワイズリスクを分解する。 近似として応用されたベイズ法とともに、異なる予測不確実性尺度を生成できる枠組みを構築した。 我々は,AUROC測定値を用いて,分布外および分類誤検出の性能を評価することにより,画像データセット上での手法の有効性を検証する。 実験結果から,提案手法は下流作業に有用であることが確認された。

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