論文の概要: Measuring Uncertainty Disentanglement Error in Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12175v2
• Date: Wed, 04 Jun 2025 18:47:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-06 21:53:49.174207
• Title: Measuring Uncertainty Disentanglement Error in Classification
• Title（参考訳）: 分類における不確かさ不整合誤差の測定
• Authors: Ivo Pascal de Jong, Andreea Ioana Sburlea, Matthia Sabatelli, Matias Valdenegro-Toro,
• Abstract要約: 複数のデータセットを用いて乱れの質をベンチマークする実験のセットを提示する。 情報理論解離を伴う深層アンサンブルが解離誤差として最適であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.687215328455751
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Current methods for disentangling aleatoric and epistemic uncertainty in classification with Bayesian Neural Networks have been receiving strong criticism. Information Theoretic measures for aleatoric and epistemic uncertainty are not independent, due to the additivity assumption. However, these investigations do not consider Gaussian Logits, an alternative approach that gets less attention. In this paper, we present a set of three experiments that manipulate the aleatoric and epistemic uncertainty in isolation to benchmark the quality of disentanglement using multiple datasets. Based on these experiments we define the Disentanglement Error as a metric for the quality of disentanglement. We evaluate Information Theoretic and Gaussian Logits disentangling over multiple Bayesian Neural Networks approximations and show that Deep Ensembles with Information Theoretic disentanglement have the best Disentanglement Error, but there is still room for improvement.
• Abstract（参考訳）: ベイジアンニューラルネットを用いた分類における失語症・てんかんの不確かさを解消するための現在の手法は、強い批判を受けている。 補助的仮定のため、アレタリックおよびてんかんの不確実性に対する情報理論的尺度は独立ではない。 しかし、これらの調査はガウシアン・ロジッツ(ガウシアン・ロジッツ、ガウシアン・ロジッツ、ガウシアン・ロジッツ、ガウシアン・ロジッツ、ガウシアン・ロジッツ、ガウシアン・ロジッツ、ガウシアン・ロジッツ、ガウシアン・ロジッツ、ガウシアン・ロジッツ、ガウシアン・ロジッツ、ガウシアン・ロジッツ、ガウシアン・ロジッツ、ガウシアン・ロジッツ、ガウシアン・ロジッツ、ガウシアン・ロジッツ、ガウシアン・ロジッツ、ガウシアン・ロジ)を軽視する別のアプローチとはみなしていない。 本稿では,複数のデータセットを用いて乱れの質をベンチマークするために,孤立状態における動脈およびてんかんの不確実性を操作する3つの実験について述べる。 これらの実験に基づいて、不整合誤差を不整合の質の指標として定義する。 情報理論とガウスロジットを複数のベイズニューラルネットワーク上で解離し、情報理論の解離を伴うディープアンサンブルが最良の解離誤差を持つことを示すが、まだ改善の余地がある。

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