論文の概要: Benchmarking Uncertainty Disentanglement: Specialized Uncertainties for Specialized Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.19460v2
• Date: Wed, 27 Nov 2024 18:54:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 15:17:39.996965
• Title: Benchmarking Uncertainty Disentanglement: Specialized Uncertainties for Specialized Tasks
• Title（参考訳）: 不確かさのベンチマーク:特定課題の特定不確実性
• Authors: Bálint Mucsányi, Michael Kirchhof, Seong Joon Oh,
• Abstract要約: 我々は、ImageNet上で、包括的不確実性推定器を再実装し、評価する。 最近の理論的な試みにも拘わらず、既存のアプローチでは実際には非絡み合う不確実性推定器のペアを提供していない。 本結果は,特定のタスクに使用する不確実性推定器の実践的アドバイスと,タスク中心および不整合不確実性に対する今後の研究の機会を明らかにするものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.00971204252757
• License:
• Abstract: Uncertainty quantification, once a singular task, has evolved into a spectrum of tasks, including abstained prediction, out-of-distribution detection, and aleatoric uncertainty quantification. The latest goal is disentanglement: the construction of multiple estimators that are each tailored to one and only one source of uncertainty. This paper presents the first benchmark of uncertainty disentanglement. We reimplement and evaluate a comprehensive range of uncertainty estimators, from Bayesian over evidential to deterministic ones, across a diverse range of uncertainty tasks on ImageNet. We find that, despite recent theoretical endeavors, no existing approach provides pairs of disentangled uncertainty estimators in practice. We further find that specialized uncertainty tasks are harder than predictive uncertainty tasks, where we observe saturating performance. Our results provide both practical advice for which uncertainty estimators to use for which specific task, and reveal opportunities for future research toward task-centric and disentangled uncertainties. All our reimplementations and Weights & Biases logs are available at https://github.com/bmucsanyi/untangle.
• Abstract（参考訳）: 不確実性定量化は、かつては特異なタスクであったが、不確実性予測、分布外検出、アレタリック不確実性定量化など、様々なタスクへと発展してきた。 最新の目標は、複数の推定器の構築であり、それぞれが1つと1つの不確実性の原因に調整されている。 本稿では,不確実性不整合の最初のベンチマークを示す。 我々は、画像ネット上の様々な不確実性タスクに対して、ベイジアンから決定論的まで、包括的不確実性推定器を再実装し、評価する。 最近の理論的な試みにも拘わらず、既存のアプローチでは実際には非絡み合う不確実性推定器のペアを提供していない。 さらに,特定の不確実性タスクは,飽和性能を観察する予測不確実性タスクよりも難しいことが判明した。 本結果は,特定のタスクに使用する不確実性推定器の実践的アドバイスと,タスク中心および不整合不確実性に対する今後の研究の機会を明らかにするものである。 再実装とWeights & Biasesログはすべてhttps://github.com/bmucsanyi/unangle.comから入手可能です。

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