分離予測区間ネットワークを用いた正確な予測と不確実性推定【JST・京大機械翻訳】

Patel Kinjal; Waslander Steven

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202209959982482 整理番号：22P0292276

分離予測区間ネットワークを用いた正確な予測と不確実性推定【JST・京大機械翻訳】

Accurate Prediction and Uncertainty Estimation using Decoupled Prediction Interval Networks

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発行年： 2022年02月19日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月19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)

精度を犠牲にすることなく回帰ベース予測の不確実性を確実に推定できるネットワークアーキテクチャを提案した。現在の最先端の不確実性アルゴリズムは,平均平方誤差最適化に匹敵する予測精度を達成するか,あるいはネットワーク予測の分散を過小評価する。同時に,同時に達成できる分離ネットワークアーキテクチャを提案した。予測と予測間隔(PI)推定の学習を2段階訓練プロセスに破壊することによりこれを達成した。PI範囲内の目標ラベルの割合の望ましいカバレッジで,最適化平均推定のまわりでPI範囲を学習するためのカスタム損失関数を使用した。提案手法を,合成データセットとUCIベンチマークに関する現在の最先端の不確実性定量化アルゴリズムと比較し,9UCIベンチマークデータセットの7つに対して95%予測区間確率(PICP)を維持しながら,予測の誤差を23から34%まで削減した。また,アクティブ学習の評価によって予測不確実性の品質を調べ,UCIベンチマークで17から36%の誤り低減を実証した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

分子・遺伝情報処理 , 電力系統一般

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