論文の概要: Torch-Uncertainty: A Deep Learning Framework for Uncertainty Quantification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.10282v1
• Date: Fri, 14 Nov 2025 01:43:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-14 22:53:22.794187
• Title: Torch-Uncertainty: A Deep Learning Framework for Uncertainty Quantification
• Title（参考訳）: Torch-Uncertainty: 不確実性定量化のためのディープラーニングフレームワーク
• Authors: Adrien Lafage, Olivier Laurent, Firas Gabetni, Gianni Franchi,
• Abstract要約: ディープラーニングのための不確実性定量化(UQ)は、不確実性推定の信頼性を向上させることを目的としている。 我々はPyTorchとLightningベースのフレームワークであるTorch-Uncertaintyを紹介した。 分類,セグメンテーション,回帰タスクにまたがる様々なUQ手法をベンチマークする総合的な実験結果を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.898587151486709
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep Neural Networks (DNNs) have demonstrated remarkable performance across various domains, including computer vision and natural language processing. However, they often struggle to accurately quantify the uncertainty of their predictions, limiting their broader adoption in critical real-world applications. Uncertainty Quantification (UQ) for Deep Learning seeks to address this challenge by providing methods to improve the reliability of uncertainty estimates. Although numerous techniques have been proposed, a unified tool offering a seamless workflow to evaluate and integrate these methods remains lacking. To bridge this gap, we introduce Torch-Uncertainty, a PyTorch and Lightning-based framework designed to streamline DNN training and evaluation with UQ techniques and metrics. In this paper, we outline the foundational principles of our library and present comprehensive experimental results that benchmark a diverse set of UQ methods across classification, segmentation, and regression tasks. Our library is available at https://github.com/ENSTA-U2IS-AI/Torch-Uncertainty
• Abstract（参考訳）: Deep Neural Networks (DNN)は、コンピュータビジョンや自然言語処理など、さまざまな領域で顕著なパフォーマンスを示している。 しかし、彼らはしばしば予測の不確実性を正確に定量化するのに苦労し、重要な現実世界のアプリケーションで広く採用されることを制限する。 ディープラーニングのための不確実性定量化(UQ)は、不確実性推定の信頼性を改善する方法を提供することによって、この問題に対処しようとしている。 数多くの技術が提案されているが、これらの手法を評価し統合するためのシームレスなワークフローを提供する統一ツールには不足が残っている。 このギャップを埋めるために、DNNトレーニングと評価をUQ技術とメトリクスで合理化するために設計されたPyTorchおよびLightningベースのフレームワークであるTorch-Uncertaintyを紹介します。 本稿では,本ライブラリの基本原理を概説し,分類,セグメンテーション,回帰タスクにまたがる多種多様なUQ手法をベンチマークする総合的な実験結果を示す。 私たちのライブラリはhttps://github.com/ENSTA-U2IS-AI/Torch-Uncertaintyで利用可能です。

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