論文の概要: Uncertainty in latent representations of variational autoencoders optimized for visual tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15390v1
• Date: Tue, 23 Apr 2024 16:26:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-04-25 15:32:54.020231
• Title: Uncertainty in latent representations of variational autoencoders optimized for visual tasks
• Title（参考訳）: 視覚タスクに最適化された変分オートエンコーダの潜時表現の不確かさ
• Authors: Josefina Catoni, Enzo Ferrante, Diego H. Milone, Rodrigo Echeveste,
• Abstract要約: 可変オートエンコーダ(VAE)の潜時表現における不確実性表現について検討する。 本稿では、EA-VAEと呼ばれる新しい手法が、これらの問題をいかに解決するかを示す。 EA-VAEは、コンピュータ神経科学における知覚のモデルとコンピュータビジョンにおける推論ツールの両方として有用である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.919240908498475
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning methods are increasingly becoming instrumental as modeling tools in computational neuroscience, employing optimality principles to build bridges between neural responses and perception or behavior. Developing models that adequately represent uncertainty is however challenging for deep learning methods, which often suffer from calibration problems. This constitutes a difficulty in particular when modeling cortical circuits in terms of Bayesian inference, beyond single point estimates such as the posterior mean or the maximum a posteriori. In this work we systematically studied uncertainty representations in latent representations of variational auto-encoders (VAEs), both in a perceptual task from natural images and in two other canonical tasks of computer vision, finding a poor alignment between uncertainty and informativeness or ambiguities in the images. We next showed how a novel approach which we call explaining-away variational auto-encoders (EA-VAEs), fixes these issues, producing meaningful reports of uncertainty in a variety of scenarios, including interpolation, image corruption, and even out-of-distribution detection. We show EA-VAEs may prove useful both as models of perception in computational neuroscience and as inference tools in computer vision.
• Abstract（参考訳）: 深層学習の手法は、神経科学のモデリングツールとして、神経反応と知覚や行動の間の橋渡しに最適な原理を採用するようになってきています。 しかし、不確かさを適切に表現するモデルを開発することは、しばしば校正問題に悩まされるディープラーニング手法にとって困難である。 これは特に、後進平均や最大 a アフターイのような単一点推定を越えて、ベイズ推定の観点から皮質回路をモデル化する際、難しい。 本研究では,変分オートエンコーダ(VAE)の潜時表現における不確実性表現を,自然画像からの知覚的タスクとコンピュータビジョンの他の2つの標準的なタスクの両方において系統的に研究し,不確実性と情報性,曖昧性の両立を見いだした。 次に、我々がEA-VAEと呼ばれる新しい手法でこれらの問題を解決し、補間、画像の破損、さらには分布外検出など、様々なシナリオにおける不確実性についての有意義な報告を生み出す方法を示した。 EA-VAEは計算神経科学の知覚モデルやコンピュータビジョンの推論ツールとして有用であることを示す。

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