論文の概要: Variation Due to Regularization Tractably Recovers Bayesian Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10671v2
• Date: Thu, 24 Apr 2025 15:30:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:51.681348
• Title: Variation Due to Regularization Tractably Recovers Bayesian Deep Learning
• Title（参考訳）: 正規化による変分によるベイズ的深層学習の再現
• Authors: James McInerney, Nathan Kallus,
• Abstract要約: 本稿では,正規化による変動に基づく大規模ネットワークの不確実性定量化手法を提案する。 正規化変動(RegVar)は、無限小極限においてベイズ深層学習におけるラプラス近似を正確に回復する厳密な不確実性を推定する。 複数のデータセットにまたがる実験により、RegVarは不確実な予測を効果的に識別するだけでなく、学習した表現の安定性に関する洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.16006844888796
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Uncertainty quantification in deep learning is crucial for safe and reliable decision-making in downstream tasks. Existing methods quantify uncertainty at the last layer or other approximations of the network which may miss some sources of uncertainty in the model. To address this gap, we propose an uncertainty quantification method for large networks based on variation due to regularization. Essentially, predictions that are more (less) sensitive to the regularization of network parameters are less (more, respectively) certain. This principle can be implemented by deterministically tweaking the training loss during the fine-tuning phase and reflects confidence in the output as a function of all layers of the network. We show that regularization variation (RegVar) provides rigorous uncertainty estimates that, in the infinitesimal limit, exactly recover the Laplace approximation in Bayesian deep learning. We demonstrate its success in several deep learning architectures, showing it can scale tractably with the network size while maintaining or improving uncertainty quantification quality. Our experiments across multiple datasets show that RegVar not only identifies uncertain predictions effectively but also provides insights into the stability of learned representations.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングにおける不確かさの定量化は、下流タスクにおける安全で信頼性の高い意思決定に不可欠である。 既存の手法は、モデルにおけるいくつかの不確実性源を見逃す可能性がある最後の層や他のネットワークの近似における不確実性を定量化する。 このギャップに対処するために,正規化による変動に基づく大規模ネットワークの不確実性定量化手法を提案する。 本質的に、ネットワークパラメータの正規化に敏感な予測は、それぞれ(より)明確でない。 この原理は、微調整フェーズのトレーニング損失を決定論的に微調整することで実現でき、ネットワークのすべてのレイヤの関数として出力の信頼性を反映する。 正規化変動(RegVar)は、無限小極限においてベイズ深層学習におけるラプラス近似を正確に回復する厳密な不確実性を推定する。 いくつかのディープラーニングアーキテクチャでその成功を実証し、不確実な定量化品質を維持したり改善したりしながら、ネットワークサイズに合わせて拡張可能であることを示した。 複数のデータセットにまたがる実験により、RegVarは不確実な予測を効果的に識別するだけでなく、学習した表現の安定性に関する洞察を提供する。

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