論文の概要: Studying the Impact of Stochasticity on the Evaluation of Deep Neural Networks for Forest-Fire Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15163v1
• Date: Fri, 23 Feb 2024 07:54:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-26 15:20:07.475631
• Title: Studying the Impact of Stochasticity on the Evaluation of Deep Neural Networks for Forest-Fire Prediction
• Title（参考訳）: 森林火災予測のための深部ニューラルネットワーク評価における確率の影響に関する研究
• Authors: Harshit Kumar, Biswadeep Chakraborty, Beomseok Kang, Saibal Mukhopadhyay
• Abstract要約: 本研究では,ルールオブリティが評価指標の2つのクラスに与える影響を研究する枠組みを開発する。 我々は実世界の山火事データに分析を拡張し、従来の山火事予測手法の限界を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.551319330414085
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents the first systematic study of the evaluation of Deep Neural Networks (DNNs) for discrete dynamical systems under stochastic assumptions, with a focus on wildfire prediction. We develop a framework to study the impact of stochasticity on two classes of evaluation metrics: classification-based metrics, which assess fidelity to observed ground truth (GT), and proper scoring rules, which test fidelity-to-statistic. Our findings reveal that evaluating for fidelity-to-statistic is a reliable alternative in highly stochastic scenarios. We extend our analysis to real-world wildfire data, highlighting limitations in traditional wildfire prediction evaluation methods, and suggest interpretable stochasticity-compatible alternatives.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,確率的仮定に基づく離散力学系に対するディープニューラルネットワーク (DNN) の評価に関する最初の体系的研究を行い,山火事予測に着目した。 本研究では,2種類の評価指標に対する確率性の影響を研究する枠組みを開発する。分類に基づく評価指標は,観測された基底真理(GT)に対する忠実性を評価するもので,正解度を統計的に検証する適切なスコアリングルールである。 その結果,確率論的シナリオにおいて,信頼度から統計への評価が信頼性の高い代替手段であることが判明した。 我々は解析を実世界のワイルドファイアデータに拡張し、従来のワイルドファイア予測評価手法の限界を強調し、解釈可能な確率的代替案を提案する。

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