論文の概要: On Equivariant Model Selection through the Lens of Uncertainty

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.18629v1
• Date: Mon, 23 Jun 2025 13:35:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-24 19:06:36.998299
• Title: On Equivariant Model Selection through the Lens of Uncertainty
• Title（参考訳）: 不確実性レンズによる同変モデル選択について
• Authors: Putri A. van der Linden, Alexander Timans, Dharmesh Tailor, Erik J. Bekkers,
• Abstract要約: 等変モデルは、予測性能を改善するために対称性に関する事前の知識を活用するが、不特定なアーキテクチャ上の制約がそれを傷つける可能性がある。 我々は、頻繁な(コンフォーマル予測による)、ベイジアン(限界確率による)、およびキャリブレーションに基づく評価による誤りに基づく評価の比較を行った。 不確実性指標は一般的に予測性能と一致するが,ベイズ模型の証拠は矛盾する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.137341292207
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Equivariant models leverage prior knowledge on symmetries to improve predictive performance, but misspecified architectural constraints can harm it instead. While work has explored learning or relaxing constraints, selecting among pretrained models with varying symmetry biases remains challenging. We examine this model selection task from an uncertainty-aware perspective, comparing frequentist (via Conformal Prediction), Bayesian (via the marginal likelihood), and calibration-based measures to naive error-based evaluation. We find that uncertainty metrics generally align with predictive performance, but Bayesian model evidence does so inconsistently. We attribute this to a mismatch in Bayesian and geometric notions of model complexity, and discuss possible remedies. Our findings point towards the potential of uncertainty in guiding symmetry-aware model selection.
• Abstract（参考訳）: 等変モデルは、予測性能を改善するために対称性に関する事前の知識を活用するが、不特定なアーキテクチャ上の制約がそれを傷つける可能性がある。 研究は、学習や緩和の制約について検討してきたが、様々な対称性バイアスを持つ事前訓練されたモデルの中から選択することはまだ難しい。 本研究では,このモデル選択課題を不確実性を考慮した視点から検討し,頻繁な(コンフォーマル予測による)ベイズ的(限界可能性による)ベイズ的(誤差に基づく評価)とキャリブレーションに基づく評価の比較を行った。 不確実性指標は一般的に予測性能と一致するが,ベイズ模型の証拠は矛盾する。 我々はこれを、ベイズ的および幾何学的なモデル複雑性の概念のミスマッチとみなし、治療の可能性について議論する。 本研究は,対称性を考慮したモデル選択の導出における不確実性の可能性を示している。

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