論文の概要: Uncertainty Aware Tropical Cyclone Wind Speed Estimation from Satellite Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08325v1
• Date: Fri, 12 Apr 2024 08:35:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-15 15:35:59.533913
• Title: Uncertainty Aware Tropical Cyclone Wind Speed Estimation from Satellite Data
• Title（参考訳）: 衛星データによる熱帯低気圧風速推定の不確実性
• Authors: Nils Lehmann, Nina Maria Gottschling, Stefan Depeweg, Eric Nalisnick,
• Abstract要約: 深部ニューラルネットワーク(DNN)は、地球観測(EO)データに適用され、新しい研究の道を開いた。 本研究は, 熱帯低気圧衛星画像の風速推定に応用したDNNの不確実性定量法に関する理論的, 定量的比較を行った。 その結果, 予測不確実性を利用して精度を向上し, 各種手法の予測不確実性を分析することができた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4431283765171916
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep neural networks (DNNs) have been successfully applied to earth observation (EO) data and opened new research avenues. Despite the theoretical and practical advances of these techniques, DNNs are still considered black box tools and by default are designed to give point predictions. However, the majority of EO applications demand reliable uncertainty estimates that can support practitioners in critical decision making tasks. This work provides a theoretical and quantitative comparison of existing uncertainty quantification methods for DNNs applied to the task of wind speed estimation in satellite imagery of tropical cyclones. We provide a detailed evaluation of predictive uncertainty estimates from state-of-the-art uncertainty quantification (UQ) methods for DNNs. We find that predictive uncertainties can be utilized to further improve accuracy and analyze the predictive uncertainties of different methods across storm categories.
• Abstract（参考訳）: 深部ニューラルネットワーク(DNN)は、地球観測(EO)データに適用され、新しい研究の道を開いた。 これらの手法の理論的および実践的な進歩にもかかわらず、DNNは依然としてブラックボックスツールと見なされ、デフォルトではポイント予測を提供するように設計されている。 しかし、ほとんどのEOアプリケーションでは、重要な意思決定タスクにおいて実践者を支援する信頼性の高い不確実性推定が要求される。 本研究は,熱帯低気圧の衛星画像における風速推定の課題に適用されたDNNの既存の不確実性定量化手法の理論的,定量的比較を提供する。 DNNの最先端不確実性定量化(UQ)手法による予測不確実性推定の詳細な評価を行う。 その結果, 予測不確実性を利用して精度を向上し, 各種手法の予測不確実性を分析することができた。

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