論文の概要: On Uncertainty Quantification for Near-Bayes Optimal Algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.19381v2
- Date: Mon, 21 Oct 2024 08:26:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-22 13:14:53.185161
- Title: On Uncertainty Quantification for Near-Bayes Optimal Algorithms
- Title（参考訳）: 近ベイズ最適アルゴリズムの不確実性量子化について
- Authors: Ziyu Wang, Chris Holmes,
- Abstract要約: 本研究では, タスク分布によって定義されたベイズ後続部を, アルゴリズムを用いてマーチンゲール後続部を構築することにより, 未知だが最適であるベイズ後続部を復元可能であることを示す。
様々な非NNアルゴリズムとNNアルゴリズムに基づく実験により,本手法の有効性が示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.622066970118316
- License:
- Abstract: Bayesian modelling allows for the quantification of predictive uncertainty which is crucial in safety-critical applications. Yet for many machine learning (ML) algorithms, it is difficult to construct or implement their Bayesian counterpart. In this work we present a promising approach to address this challenge, based on the hypothesis that commonly used ML algorithms are efficient across a wide variety of tasks and may thus be near Bayes-optimal w.r.t. an unknown task distribution. We prove that it is possible to recover the Bayesian posterior defined by the task distribution, which is unknown but optimal in this setting, by building a martingale posterior using the algorithm. We further propose a practical uncertainty quantification method that apply to general ML algorithms. Experiments based on a variety of non-NN and NN algorithms demonstrate the efficacy of our method.
- Abstract（参考訳）: ベイズモデリングは、安全クリティカルな応用において重要な予測の不確実性の定量化を可能にする。
しかし、多くの機械学習(ML)アルゴリズムでは、ベイズ的なアルゴリズムの構築や実装は困難である。
本研究では,この課題に対処するための有望なアプローチを提案する。一般的なMLアルゴリズムは多種多様なタスクにまたがって効率的であり,したがって未知のタスク分布であるベイズ・最適W.r.t.に近い可能性があるという仮説に基づく。
本研究では,このアルゴリズムを用いてマルティンゲール後部を構築することにより,タスク分布によって定義されるベイズ後部を復元できることを証明した。
さらに,一般的なMLアルゴリズムに適用可能な,実用的な不確実性定量化手法を提案する。
様々な非NNアルゴリズムとNNアルゴリズムに基づく実験により,本手法の有効性が示された。
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