PIVEN:比値予測による予測区間のための深層ニューラルネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Simhayev Eli; Katz Gilad; Rokach Lior

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202220330050343 整理番号：21P0034816

PIVEN:比値予測による予測区間のための深層ニューラルネットワーク【JST・京大機械翻訳】

PIVEN: A Deep Neural Network for Prediction Intervals with Specific Value Prediction

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発行年： 2020年06月09日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年06月20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)

回帰タスクにおけるニューラルネットのロバスト性を改善することは,複数のドメインにおけるそれらの応用にとって重要である。深層学習ベース手法は,特定の値(即ち,点予測)の予測の改善,あるいは不確実性を定量化する予測間隔(PI)の生成によって,この目標を達成することを目的とする。PIと値予測の両方を生成するための深いニューラルネットワークであるPIVENを提示した。著者らの損失関数は,上限と下限の関数として値予測を表現し,従って,それがモデル複雑性を増加させることなく,間隔内に落ちることを確実にした。さらに,この手法は,PI内のデータ分布に関する仮定をせず,その価値予測を,様々な実世界問題に対してより効果的である。既知のベンチマークに関する実験とアブレーション試験は,著者らのアプローチが,PIsを生産するための現在の最先端手法よりも,より厳しい不確実性限界を生み出し,一方,価値予測のための最先端の手法に匹敵する性能を維持することを示した。さらに,以前の研究を超えて,PIVENを現代のニューラルネットワークと組み合わせた評価における大きな画像データセットを含む。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , ニューロコンピュータ

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