Deep Ensembles (DE) are a prominent approach for achieving excellent performance on key metrics such as accuracy, calibration, uncertainty estimation, and out-of-distribution detection. However, hardware limitations of real-world systems constrain to smaller ensembles and lower-capacity networks, significantly deteriorating their performance and properties. We introduce Packed-Ensembles (PE), a strategy to design and train lightweight structured ensembles by carefully modulating the dimension of their encoding space. We leverage grouped convolutions to parallelize the ensemble into a single shared backbone and forward pass to improve training and inference speeds. PE is designed to operate within the memory limits of a standard neural network. Our extensive research indicates that PE accurately preserves the properties of DE, such as diversity, and performs equally well in terms of accuracy, calibration, out-of-distribution detection, and robustness to distribution shift. We make our code available at https://github.com/ENSTA-U2IS/torch-uncertainty.


翻译:Deep Ensembles是实现关键指标如准确性、校准性、不确定性估计和越界检测卓越性能的突出方法。 然而,现实系统的硬件限制限制了较小的集合和较低容量的网络,极大地降低了它们的性能和属性。我们引入了打包集成(Packed-Ensembles),这是一种通过谨慎调节其编码空间的尺寸来设计和训练轻量级结构集成的策略。我们利用组卷积将集合并行化为单个共享的骨干网络并进行前向传递以提高训练和推理速度。PE旨在在标准神经网络的内存限制内运行。我们广泛的研究表明,PE准确地保留了DE的多样性等特性,并在准确性、校准性、越界检测以及对分布偏移的鲁棒性方面表现出相同的良好表现。我们将我们的代码公开在https://github.com/ENSTA-U2IS/torch-uncertainty。

0
下载
关闭预览

相关内容

不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
72+阅读 · 2022年6月28日
【2022新书】高效深度学习,Efficient Deep Learning Book
专知会员服务
117+阅读 · 2022年4月21日
专知会员服务
19+阅读 · 2021年9月16日
专知会员服务
55+阅读 · 2021年5月17日
剑桥大学《数据科学: 原理与实践》课程,附PPT下载
专知会员服务
49+阅读 · 2021年1月20日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
全球人工智能
19+阅读 · 2017年12月17日
【推荐】ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年12月17日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
【推荐】深度学习目标检测全面综述
机器学习研究会
21+阅读 · 2017年9月13日
【推荐】全卷积语义分割综述
机器学习研究会
19+阅读 · 2017年8月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月18日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月16日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月16日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
全球人工智能
19+阅读 · 2017年12月17日
【推荐】ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年12月17日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
【推荐】深度学习目标检测全面综述
机器学习研究会
21+阅读 · 2017年9月13日
【推荐】全卷积语义分割综述
机器学习研究会
19+阅读 · 2017年8月31日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员