論文の概要: Has the Deep Neural Network learned the Stochastic Process? A Wildfire Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15163v3
• Date: Wed, 22 May 2024 18:50:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-25 06:38:52.670078
• Title: Has the Deep Neural Network learned the Stochastic Process? A Wildfire Perspective
• Title（参考訳）: 深部ニューラルネットワークは確率過程を学習したか?
• Authors: Harshit Kumar, Beomseok Kang, Biswadeep Chakraborty, Saibal Mukhopadhyay,
• Abstract要約: 本稿では,Deep Neural Network (DNN) の回避に関する最初の体系的研究について述べる。 従来の評価手法は、観測された地上真実(GT)を再現するDNNの能力を評価する。 本稿では,プロセスのGTを表すStatistic-GTと,Statistic-GTに忠実さを専ら評価する評価指標を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.897121328003617
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents the first systematic study of evalution of Deep Neural Network (DNN) designed and trained to predict the evolution of a stochastic dynamical system, using wildfire prediction as a case study. We show that traditional evaluation methods based on threshold based classification metrics and error-based scoring rules assess a DNN's ability to replicate the observed ground truth (GT), but do not measure the fidelity of the DNN's learning of the underlying stochastic process. To address this gap, we propose a new system property: Statistic-GT, representing the GT of the stochastic process, and an evaluation metric that exclusively assesses fidelity to Statistic-GT. Utilizing a synthetic dataset, we introduce a stochastic framework to characterize this property and establish criteria for a metric to be a valid measure of the proposed property. We formally show that Expected Calibration Error (ECE) tests the necessary condition for fidelity to Statistic-GT. We perform empirical experiments, differentiating ECE's behavior from conventional metrics and demonstrate that ECE exclusively measures fidelity to the stochastic process. Extending our analysis to real-world wildfire data, we highlight the limitations of traditional evaluation methods and discuss the utility of evaluating fidelity to the stochastic process alongside existing metrics.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,確率力学系の進化を予測するために設計・訓練されたディープニューラルネットワーク(DNN)の回避に関する最初の体系的研究を,山火事予測を事例として提示する。 閾値に基づく分類基準と誤差に基づく評価基準に基づく従来の評価手法は、観測された基底真理(GT)を再現するDNNの能力を評価するが、基礎となる確率過程に関するDNNの学習の忠実度は測定しない。 このギャップに対処するために,確率過程のGTを表す統計GTと,統計GTに対する忠実度を専ら評価する評価指標という,新たなシステム特性を提案する。 合成データセットを用いて,この特性を特徴付ける確率的枠組みを導入し,提案した特性の有効な指標となる計量の基準を確立する。 我々は,予測校正誤差(ECE)が統計GTに対する忠実度に必要な条件を検証することを正式に示す。 実証実験を行い、従来の測定値とECEの挙動を区別し、ECEが確率過程への忠実度を専ら測定することを実証した。 実世界の山火事データに分析を拡張し、従来の評価手法の限界を強調し、既存のメトリクスとともに確率的プロセスに忠実さを評価する実用性について議論する。

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