While deep neural networks are highly performant and successful in a wide range of real-world problems, estimating their predictive uncertainty remains a challenging task. To address this challenge, we propose and implement a loss function for regression uncertainty estimation based on the Bayesian Validation Metric (BVM) framework while using ensemble learning. A series of experiments on in-distribution data show that the proposed method is competitive with existing state-of-the-art methods. In addition, experiments on out-of-distribution data show that the proposed method is robust to statistical change and exhibits superior predictive capability.


翻译:虽然深层神经网络在一系列现实世界问题中表现良好而且非常成功,但估计其预测性不确定性仍是一项艰巨的任务。为了应对这一挑战,我们提议并实施一项基于贝叶西亚校验Metric(BVM)框架的回归性不确定性估算损失功能,同时采用共同学习方法。一系列关于分配中数据的实验表明,拟议的方法与现有最新方法相比具有竞争力。此外,关于分配外数据的实验表明,拟议的方法对统计变化具有很强的说服力,并显示出超强的预测能力。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
79+阅读 · 2021年7月3日
【AAAI2021】可解释图胶囊网络物体检测
专知会员服务
27+阅读 · 2021年1月4日
专知会员服务
42+阅读 · 2020年12月18日
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2020年11月20日
专知会员服务
139+阅读 · 2020年5月19日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
跟踪SLAM前沿动态系列之ICCV2019
泡泡机器人SLAM
7+阅读 · 2019年11月23日
盘一盘 Python 系列 8 - Sklearn
平均机器
5+阅读 · 2019年5月30日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月22日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
教程 | 用TensorFlow Estimator实现文本分类
机器之心
4+阅读 · 2018年5月17日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
R文本分类之RTextTools
R语言中文社区
4+阅读 · 2018年1月17日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
Implicit Maximum Likelihood Estimation
Arxiv
7+阅读 · 2018年9月24日
Viewpoint Estimation-Insights & Model
Arxiv
3+阅读 · 2018年7月3日
Arxiv
4+阅读 · 2018年3月14日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
79+阅读 · 2021年7月3日
【AAAI2021】可解释图胶囊网络物体检测
专知会员服务
27+阅读 · 2021年1月4日
专知会员服务
42+阅读 · 2020年12月18日
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2020年11月20日
专知会员服务
139+阅读 · 2020年5月19日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
跟踪SLAM前沿动态系列之ICCV2019
泡泡机器人SLAM
7+阅读 · 2019年11月23日
盘一盘 Python 系列 8 - Sklearn
平均机器
5+阅读 · 2019年5月30日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月22日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
教程 | 用TensorFlow Estimator实现文本分类
机器之心
4+阅读 · 2018年5月17日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
R文本分类之RTextTools
R语言中文社区
4+阅读 · 2018年1月17日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员