神経ブートストラップ【JST・京大機械翻訳】

Shin Minsuk; Cho Hyungjoo; Min Hyun-seok; Lim Sungbin

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202207345874893 整理番号：21P0052069

神経ブートストラップ【JST・京大機械翻訳】

Neural Bootstrapper

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発行年： 2020年10月02日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年12月13日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

ブートストラップは,機械学習と統計におけるアンサンブルと不確実性の定量化のための主要なツールである。しかし,多重訓練と再サンプリングの性質のため,ブートストラップ深層ニューラルネットワークは計算上の負担である。したがって,それは不確実性推定と関連タスクへの実際的応用において困難であった。この計算ボトルネックを克服するために,著者らは,単一モデル訓練を通してブートストラップニューラルネットワークを生成するために学習するNeural Bootstrapper(NeuBoots)と呼ばれる新しい方法を提案した。NeuBootsは,バックボーンネットワークの高レベル特徴層にブートストラップ重みを注入し,追加パラメータとスクラッチからの反復計算なしで,ターゲットのブートストラップ予測を出力する。画像分類と意味セグメンテーション,アクティブ学習,および分布外サンプルの検出における予測キャリブレーションを含む,不確実性定量化に関連する様々な機械学習タスクにNeuBootsを適用した。著者らの経験的結果は,NeuBootsがブートストラップの有効性を失うことなく,はるかに低い計算コストの下で他のバギングベースの方法より優れていることを示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

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