論文の概要: Uncertainty Estimation using Variance-Gated Distributions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.08846v1
• Date: Sun, 07 Sep 2025 16:19:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-12 16:52:24.066379
• Title: Uncertainty Estimation using Variance-Gated Distributions
• Title（参考訳）: 分散ゲート分布を用いた不確かさ推定
• Authors: H. Martin Gillis, Isaac Xu, Thomas Trappenberg,
• Abstract要約: クラス確率分布の信号対雑音比に基づく不確実性推定と分解のための直感的なフレームワークを提案する。 本稿では,アンサンブルから導かれる信頼因子による予測をスケールする分散化指標を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6340400318304492
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Evaluation of per-sample uncertainty quantification from neural networks is essential for decision-making involving high-risk applications. A common approach is to use the predictive distribution from Bayesian or approximation models and decompose the corresponding predictive uncertainty into epistemic (model-related) and aleatoric (data-related) components. However, additive decomposition has recently been questioned. In this work, we propose an intuitive framework for uncertainty estimation and decomposition based on the signal-to-noise ratio of class probability distributions across different model predictions. We introduce a variance-gated measure that scales predictions by a confidence factor derived from ensembles. We use this measure to discuss the existence of a collapse in the diversity of committee machines.
• Abstract（参考訳）: リスクの高いアプリケーションを含む意思決定には,ニューラルネットワークによるサンプルごとの不確実性定量化の評価が不可欠である。 一般的なアプローチは、ベイズモデルまたは近似モデルからの予測分布を使用し、対応する予測の不確実性を、てんかん(モデル関連)成分とアレタリック(データ関連)成分に分解する。 しかし、最近は加法分解が疑問視されている。 本研究では,モデル予測におけるクラス確率分布の信号-雑音比に基づく不確実性推定と分解のための直感的なフレームワークを提案する。 本稿では,アンサンブルから導かれる信頼因子による予測をスケールする分散化指標を提案する。 我々は、この尺度を用いて、委員会機械の多様性の崩壊の存在について議論する。

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