論文の概要: Rethinking Aleatoric and Epistemic Uncertainty

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.20892v1
• Date: Mon, 30 Dec 2024 12:04:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-31 22:07:02.767902
• Title: Rethinking Aleatoric and Epistemic Uncertainty
• Title（参考訳）: Aleatoric and Epistemic Uncertainityの再考
• Authors: Freddie Bickford Smith, Jannik Kossen, Eleanor Trollope, Mark van der Wilk, Adam Foster, Tom Rainforth,
• Abstract要約: 我々は、アリアトリック・エポステミック・ビューは、研究者が興味を持っている異なる量の全てを捉えるのに不十分な表現であると主張している。 我々は、異なるモデルに基づく不確実性と、トレーニングと評価に関連するデータ生成プロセスの簡単な記述を導出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.424543269616386
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The ideas of aleatoric and epistemic uncertainty are widely used to reason about the probabilistic predictions of machine-learning models. We identify incoherence in existing discussions of these ideas and suggest this stems from the aleatoric-epistemic view being insufficiently expressive to capture all of the distinct quantities that researchers are interested in. To explain and address this we derive a simple delineation of different model-based uncertainties and the data-generating processes associated with training and evaluation. Using this in place of the aleatoric-epistemic view could produce clearer discourse as the field moves forward.
• Abstract（参考訳）: 失語症やてんかんの不確実性の考え方は、機械学習モデルの確率論的予測を推論するために広く用いられている。 我々は、これらのアイデアに関する既存の議論の不整合を識別し、これは研究者が興味を持っている異なる量の全てを捉えるのに不十分なアレタリック・エピステミック・ビューに由来することを示唆する。 これを説明するために、異なるモデルに基づく不確実性と、トレーニングと評価に関連するデータ生成プロセスの簡単な記述を導出する。 これを用いて、aleatoric-epistemic viewの代わりにフィールドが前進するにつれて、より明確な談話を生み出すことができる。

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