論文の概要: Uncertainty Quantification for cross-subject Motor Imagery classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09228v1
• Date: Thu, 14 Mar 2024 09:48:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-15 21:07:03.484815
• Title: Uncertainty Quantification for cross-subject Motor Imagery classification
• Title（参考訳）: クロスオブジェクトモータ画像分類における不確かさの定量化
• Authors: Prithviraj Manivannan, Ivo Pascal de Jong, Matias Valdenegro-Toro, Andreea Ioana Sburlea,
• Abstract要約: 不確実性定量化は、機械学習モデルがいつ間違っているかを決定することを目的としている。 ディープアンサンブルは、分類性能とクロスオブジェクト不確かさ定量化性能の両方において、最高の性能を示した。 ソフトマックス出力の標準CNNは、より先進的な手法よりも優れた性能を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.62479170374811
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Uncertainty Quantification aims to determine when the prediction from a Machine Learning model is likely to be wrong. Computer Vision research has explored methods for determining epistemic uncertainty (also known as model uncertainty), which should correspond with generalisation error. These methods theoretically allow to predict misclassifications due to inter-subject variability. We applied a variety of Uncertainty Quantification methods to predict misclassifications for a Motor Imagery Brain Computer Interface. Deep Ensembles performed best, both in terms of classification performance and cross-subject Uncertainty Quantification performance. However, we found that standard CNNs with Softmax output performed better than some of the more advanced methods.
• Abstract（参考訳）: 不確実性定量化は、機械学習モデルからの予測が間違っている可能性があるかどうかを判断することを目的としている。 コンピュータビジョン研究は、一般化誤差に対応するてんかん不確実性(モデル不確実性とも呼ばれる)を決定する方法を模索してきた。 これらの手法は理論的には、オブジェクト間の変動による誤分類を予測できる。 我々は、モータ画像脳コンピュータインタフェースの誤分類を予測するために、様々な不確かさ定量化手法を適用した。 ディープアンサンブルは、分類性能とクロスオブジェクト不確かさ定量化性能の両方において、最高の性能を示した。 しかし、Softmax出力の標準CNNは、より先進的な手法よりも優れた性能を示した。

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