論文の概要: Quantifying Aleatoric and Epistemic Uncertainty with Proper Scoring Rules

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.12215v2
• Date: Fri, 19 Apr 2024 09:14:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-22 12:13:31.935837
• Title: Quantifying Aleatoric and Epistemic Uncertainty with Proper Scoring Rules
• Title（参考訳）: 良好なスコーリング規則による動脈硬化とてんかんの不確かさの定量化
• Authors: Paul Hofman, Yusuf Sale, Eyke Hüllermeier,
• Abstract要約: 不確実性表現と定量化は機械学習において最重要である。 本稿では,適切なスコアリングルールに基づいて,アレータリックおよび(現状)不確実性の定量化のための尺度を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.221081896134567
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Uncertainty representation and quantification are paramount in machine learning and constitute an important prerequisite for safety-critical applications. In this paper, we propose novel measures for the quantification of aleatoric and epistemic uncertainty based on proper scoring rules, which are loss functions with the meaningful property that they incentivize the learner to predict ground-truth (conditional) probabilities. We assume two common representations of (epistemic) uncertainty, namely, in terms of a credal set, i.e. a set of probability distributions, or a second-order distribution, i.e., a distribution over probability distributions. Our framework establishes a natural bridge between these representations. We provide a formal justification of our approach and introduce new measures of epistemic and aleatoric uncertainty as concrete instantiations.
• Abstract（参考訳）: 不確実性表現と定量化は機械学習において最重要であり、安全クリティカルなアプリケーションにとって重要な前提条件となっている。 本稿では, 学習者に対して, 条件付き確率の予測を動機付ける意味のある特性を持つ損失関数である, 適切なスコアリングルールに基づく, アレタリックおよびエピステミック不確実性の定量化のための新しい尺度を提案する。 我々は、不確実性の2つの一般的な表現、すなわち、クレダル集合、すなわち確率分布の集合または2階分布、すなわち確率分布の上の分布を仮定する。 我々の枠組みはこれらの表現の間に自然な橋渡しを確立する。 我々は,本手法の正式な正当性を提供し,具体的インスタンス化として,てんかんおよびアレタリック不確実性の新しい尺度を導入する。

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