Dynamic neural networks are a recent technique that promises a remedy for the increasing size of modern deep learning models by dynamically adapting their computational cost to the difficulty of the input samples. In this way, the model can adjust to a limited computational budget. However, the poor quality of uncertainty estimates in deep learning models makes it difficult to distinguish between hard and easy samples. To address this challenge, we present a computationally efficient approach for post-hoc uncertainty quantification in dynamic neural networks. We show that adequately quantifying and accounting for both aleatoric and epistemic uncertainty through a probabilistic treatment of the last layers improves the predictive performance and aids decision-making when determining the computational budget. In the experiments, we show improvements on CIFAR-100 and ImageNet in terms of accuracy, capturing uncertainty, and calibration error.


翻译:动态神经网络是一种最新技术,它通过动态调整其计算成本以适应输入样本的难度,为日益扩大的现代深层学习模型提供了一种补救措施。这样,该模型可以适应有限的计算预算。然而,深层学习模型的不确定性估计质量差,难以区分硬性和易用样本。为了应对这一挑战,我们在动态神经网络中提出了一种计算高效的方法,用于对热后不确定性进行量化。我们表明,通过对最后一层进行概率化的处理,充分量化和核算疏漏和感知性不确定性,可以提高预测性能,并在计算预算时帮助决策。在实验中,我们在CIRA-100和图像网络中显示了在准确性、捕捉不确定性和校准错误方面的改进。</s>

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神经网络(Neural Networks)是世界上三个最古老的神经建模学会的档案期刊:国际神经网络学会(INNS)、欧洲神经网络学会(ENNS)和日本神经网络学会(JNNS)。神经网络提供了一个论坛,以发展和培育一个国际社会的学者和实践者感兴趣的所有方面的神经网络和相关方法的计算智能。神经网络欢迎高质量论文的提交,有助于全面的神经网络研究,从行为和大脑建模,学习算法,通过数学和计算分析,系统的工程和技术应用,大量使用神经网络的概念和技术。这一独特而广泛的范围促进了生物和技术研究之间的思想交流,并有助于促进对生物启发的计算智能感兴趣的跨学科社区的发展。因此,神经网络编委会代表的专家领域包括心理学,神经生物学,计算机科学,工程,数学,物理。该杂志发表文章、信件和评论以及给编辑的信件、社论、时事、软件调查和专利信息。文章发表在五个部分之一:认知科学,神经科学,学习系统,数学和计算分析、工程和应用。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/nn/
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