論文の概要: Trust Me, I Know the Way: Predictive Uncertainty in the Presence of Shortcut Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09137v1
- Date: Thu, 13 Feb 2025 10:13:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-14 13:47:40.246762
- Title: Trust Me, I Know the Way: Predictive Uncertainty in the Presence of Shortcut Learning
- Title（参考訳）: Trust Me, I Know the Way: Predictive Uncertainity in the Presence of Shortcut Learning
- Authors: Lisa Wimmer, Bernd Bischl, Ludwig Bothmann,
- Abstract要約: 最先端のエントロピー分解が、不一致の観点に無知を落としている議論に照らして、モデル、またはエピステミック、不確実性(EU)の有意義な表現に繋がるかどうかは不明である。
ショートカットの存在は、EUが不一致を宣言する上で決定的なものであることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.223468651994352
- License:
- Abstract: The correct way to quantify predictive uncertainty in neural networks remains a topic of active discussion. In particular, it is unclear whether the state-of-the art entropy decomposition leads to a meaningful representation of model, or epistemic, uncertainty (EU) in the light of a debate that pits ignorance against disagreement perspectives. We aim to reconcile the conflicting viewpoints by arguing that both are valid but arise from different learning situations. Notably, we show that the presence of shortcuts is decisive for EU manifesting as disagreement.
- Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークにおける予測の不確実性を定量化する正しい方法は、現在も活発な議論のトピックである。
特に、最先端のエントロピー分解が、不一致の観点に無知を落としている議論に照らして、モデル、または認識的、不確実性(EU)の有意義な表現に繋がるかどうかは不明である。
両者が妥当であるが,異なる学習状況から生じると論じることで,対立する視点の整合を図ることを目的とする。
特に、ショートカットの存在は、EUが不一致を宣言する上で決定的なものであることを示す。
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