論文の概要: Fully Heteroscedastic Count Regression with Deep Double Poisson Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09262v4
• Date: Wed, 28 May 2025 17:30:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-29 17:35:49.987543
• Title: Fully Heteroscedastic Count Regression with Deep Double Poisson Networks
• Title（参考訳）: ディープダブルポアソンネットワークを用いた完全難治性カウント回帰
• Authors: Spencer Young, Porter Jenkins, Longchao Da, Jeff Dotson, Hua Wei,
• Abstract要約: Deep Double Poisson Network (DDPN) はニューラル・離散カウント回帰モデルである。 DDPNはヘテロセダスティックガウスモデルと同様の頑健な回帰特性を示す。 多様なデータセットの実験では、DDPNが現在のベースラインを精度、キャリブレーション、アウト・オブ・ディストリビューション検出で上回っていることが示されている。
• 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 capable of accurate, input-conditional uncertainty representation are essential for real-world AI systems. Deep ensembles of Gaussian networks have proven highly effective for continuous regression due to their ability to flexibly represent aleatoric uncertainty via unrestricted heteroscedastic variance, which in turn enables accurate epistemic uncertainty estimation. However, no analogous approach exists for count regression, despite many important applications. To address this gap, we propose the Deep Double Poisson Network (DDPN), a novel neural discrete count regression model that outputs the parameters of the Double Poisson distribution, enabling arbitrarily high or low predictive aleatoric uncertainty for count data and improving epistemic uncertainty estimation when ensembled. We formalize and prove that DDPN exhibits robust regression properties similar to heteroscedastic Gaussian models via learnable loss attenuation, and introduce a simple loss modification to control this behavior. Experiments on diverse datasets demonstrate that DDPN outperforms current baselines in accuracy, calibration, and out-of-distribution detection, establishing a new state-of-the-art in deep count regression.
• Abstract（参考訳）: 実世界のAIシステムには、正確な入力条件の不確実性表現が可能なニューラルネットワークが不可欠である。 ガウスネットワークのディープアンサンブルは、非制限ヘテロセダスティックな分散によってアレター的不確実性を柔軟に表現する能力により、継続的な回帰に対して非常に有効であることが証明されており、それによって正確な疫学的不確実性推定が可能である。 しかし、多くの重要な応用があるにもかかわらず、カウント回帰には類似したアプローチは存在しない。 このギャップに対処するために、DDPN(Deep Double Poisson Network)を提案する。これは、Double Poisson分布のパラメータを出力し、カウントデータに対する任意に高いまたは低い予測的アレタリック不確実性を可能とし、アンサンブル時の疫学的不確実性推定を改善する、新しい神経離散カウント回帰モデルである。 我々は、DDPNが学習可能な損失減衰により、ヘテロセダスティックガウスモデルに類似した頑健な回帰特性を示すことを形式化し、証明し、この挙動を制御するための単純な損失修正を導入する。 多様なデータセットの実験では、DDPNが現在のベースラインを精度、キャリブレーション、アウト・オブ・ディストリビューション検出で上回り、ディープカウントレグレッションにおける新たな最先端技術を確立することが示されている。

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