論文の概要: Label-wise Aleatoric and Epistemic Uncertainty Quantification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02354v1
• Date: Tue, 4 Jun 2024 14:33:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-05 15:50:54.786014
• Title: Label-wise Aleatoric and Epistemic Uncertainty Quantification
• Title（参考訳）: ラベルワイドアリアトリックおよびてんかん不確かさ定量化
• Authors: Yusuf Sale, Paul Hofman, Timo Löhr, Lisa Wimmer, Thomas Nagler, Eyke Hüllermeier,
• Abstract要約: 本稿では,不確実性尺度のラベルワイズ分解に基づく分類タスクにおける不確実性定量化手法を提案する。 提案手法は,いくつかの望ましい特性に則っていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.642370299038488
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a novel approach to uncertainty quantification in classification tasks based on label-wise decomposition of uncertainty measures. This label-wise perspective allows uncertainty to be quantified at the individual class level, thereby improving cost-sensitive decision-making and helping understand the sources of uncertainty. Furthermore, it allows to define total, aleatoric, and epistemic uncertainty on the basis of non-categorical measures such as variance, going beyond common entropy-based measures. In particular, variance-based measures address some of the limitations associated with established methods that have recently been discussed in the literature. We show that our proposed measures adhere to a number of desirable properties. Through empirical evaluation on a variety of benchmark data sets -- including applications in the medical domain where accurate uncertainty quantification is crucial -- we establish the effectiveness of label-wise uncertainty quantification.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,不確実性尺度のラベルワイズ分解に基づく分類タスクにおける不確実性定量化手法を提案する。 このラベルの観点は、個々のクラスレベルで不確実性を定量化し、コストに敏感な意思決定を改善し、不確実性の原因を理解するのに役立つ。 さらに、分散のような非カテゴリー的な尺度に基づいて、総、アレタリック、および疫学的な不確実性を定義でき、共通のエントロピーに基づく測度を超えることができる。 特に、分散に基づく尺度は、最近文献で議論された確立された方法に関連するいくつかの制限に対処する。 提案手法は,いくつかの望ましい特性に則っていることを示す。 正確な不確実性定量化が不可欠である医療領域での応用を含む、さまざまなベンチマークデータセットに関する実証的な評価を通じて、ラベルに関する不確実性定量化の有効性を確立する。

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