論文の概要: Flexible Heteroscedastic Count Regression with Deep Double Poisson Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09262v1
- Date: Thu, 13 Jun 2024 16:02:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-14 16:55:18.360873
- Title: Flexible Heteroscedastic Count Regression with Deep Double Poisson Networks
- Title（参考訳）: Deep Double Poisson Networks を用いたフレキシブル・ヘテロセダスティックカウント回帰
- Authors: Spencer Young, Porter Jenkins, Lonchao Da, Jeff Dotson, Hua Wei,
- Abstract要約: ニューラルネットワークを用いてDouble Poisson分布のパラメータを出力する。
DDPNは既存の離散モデルよりも大幅に優れていることを示す。
DDPNは、様々なカウント回帰データセットに容易に適用できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.58556584533865
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Neural networks that can produce accurate, input-conditional uncertainty representations are critical for real-world applications. Recent progress on heteroscedastic continuous regression has shown great promise for calibrated uncertainty quantification on complex tasks, like image regression. However, when these methods are applied to discrete regression tasks, such as crowd counting, ratings prediction, or inventory estimation, they tend to produce predictive distributions with numerous pathologies. We propose to address these issues by training a neural network to output the parameters of a Double Poisson distribution, which we call the Deep Double Poisson Network (DDPN). In contrast to existing methods that are trained to minimize Gaussian negative log likelihood (NLL), DDPNs produce a proper probability mass function over discrete output. Additionally, DDPNs naturally model under-, over-, and equi-dispersion, unlike networks trained with the more rigid Poisson and Negative Binomial parameterizations. We show DDPNs 1) vastly outperform existing discrete models; 2) meet or exceed the accuracy and flexibility of networks trained with Gaussian NLL; 3) produce proper predictive distributions over discrete counts; and 4) exhibit superior out-of-distribution detection. DDPNs can easily be applied to a variety of count regression datasets including tabular, image, point cloud, and text data.
- Abstract（参考訳）: 入力条件の不確実性表現を正確に生成できるニューラルネットワークは、現実世界のアプリケーションには不可欠である。
最近の不連続回帰の進歩は、画像回帰のような複雑なタスクにおける不確実性定量化を校正する大きな可能性を示している。
しかし、これらの手法が、クラウドカウント、評価予測、在庫推定などの離散回帰タスクに適用される場合、多くの病態を持つ予測分布を生成する傾向にある。
本稿では、ニューラルネットワークをトレーニングして、DDPN(Deep Double Poisson Network)と呼ばれるDouble Poisson分布のパラメータを出力することで、これらの問題を解決することを提案する。
ガウス陰対数(NLL)を最小化するために訓練された既存の手法とは対照的に、DDPNは離散出力よりも適切な確率質量関数を生成する。
さらに、DDPNは、より厳密なPoissonと負二項パラメータ化で訓練されたネットワークとは異なり、アンダー、オーバー、エクイ分散を自然にモデル化する。
DDPNをお見せします
1) 既存の離散モデルを大幅に上回る。
2) ガウスNLLで訓練されたネットワークの精度と柔軟性を満たすか、超えるか。
3) 個別の数に対して適切な予測分布を生成し、
4) より優れたアウト・オブ・ディストリビューション検出を示す。
DDPNは、表、画像、ポイントクラウド、テキストデータなど、さまざまなカウントレグレッションデータセットに容易に適用できる。
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