論文の概要: Cooperative Bayesian and variance networks disentangle aleatoric and epistemic uncertainties

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.02743v1
• Date: Mon, 05 May 2025 15:50:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-06 18:49:35.733043
• Title: Cooperative Bayesian and variance networks disentangle aleatoric and epistemic uncertainties
• Title（参考訳）: 協調ベイズと分散ネットワークは、アレタリックとてんかんの不確かさを解き放つ
• Authors: Jiaxiang Yi, Miguel A. Bessa,
• Abstract要約: 実世界のデータは、不完全な測定やデータ生成プロセスに関する不完全な知識から生じる、アレラトリックな不確実性を含んでいる。 平均分散推定(MVE)ネットワークは、このような不確実性を学ぶことができるが、過度な適合を避けるためには、アドホックな正規化戦略を必要とする。 ベイズニューラルネットワークを用いて分散ネットワークを訓練し、その結果のモデルが平均推定を改善しつつ、アレタリックおよびてんかんの不確かさを解き放つことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Real-world data contains aleatoric uncertainty - irreducible noise arising from imperfect measurements or from incomplete knowledge about the data generation process. Mean variance estimation (MVE) networks can learn this type of uncertainty but require ad-hoc regularization strategies to avoid overfitting and are unable to predict epistemic uncertainty (model uncertainty). Conversely, Bayesian neural networks predict epistemic uncertainty but are notoriously difficult to train due to the approximate nature of Bayesian inference. We propose to cooperatively train a variance network with a Bayesian neural network and demonstrate that the resulting model disentangles aleatoric and epistemic uncertainties while improving the mean estimation. We demonstrate the effectiveness and scalability of this method across a diverse range of datasets, including a time-dependent heteroscedastic regression dataset we created where the aleatoric uncertainty is known. The proposed method is straightforward to implement, robust, and adaptable to various model architectures.
• Abstract（参考訳）: 実世界のデータは、不完全な測定やデータ生成プロセスに関する不完全な知識から生じる、アレラトリックな不確実性を含んでいる。 平均分散推定(MVE)ネットワークは、このような不確実性を学ぶことができるが、過度な適合を避けるためにアドホックな正規化戦略が必要であり、てんかんの不確実性(モデル不確実性)を予測できない。 逆に、ベイズニューラルネットワークは、疫学的な不確実性を予測するが、ベイズ推論の近似的な性質のため、訓練が難しいことが知られている。 本稿では,ベイズニューラルネットワークを用いて分散ネットワークを協調的に訓練し,その結果のモデルが平均推定を改善しつつ,失語症とてんかんの不確かさを解消することを実証する。 我々は,この手法の有効性とスケーラビリティを多種多様なデータセットにわたって示す。 提案手法は, 実装が容易で, 堅牢で, 様々なモデルアーキテクチャに適用可能である。

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