Core Concepts
딥러닝 모델의 예측 불확실성을 신뢰할 수 있는 방법으로 추정하기 위한 밀도 불확실성 레이어의 중요성
Abstract
딥러닝 모델의 예측 불확실성을 신뢰할 수 있는 방법으로 추정하기 위해 밀도 불확실성 레이어를 제안함
밀도 불확실성 레이어는 훈련 데이터의 밀도에 기반하여 예측 불확실성을 높이거나 낮추는 유연한 구조를 제공함
실험 결과, 밀도 불확실성 레이어가 기존 방법들보다 신뢰할 수 있는 불확실성 추정과 견고한 OOD(Out-of-Distribution) 감지 성능을 제공함
Stats
Bayesian deep learning은 모델 불확실성을 추정하기 위한 원칙적인 프레임워크를 제공함
Variational inference (VI)은 posterior 분포를 근사하기 위한 인기 있는 방법 중 하나임
Density uncertainty layer는 밀도 불확실성 기준을 충족시키기 위한 유연한 구조를 제공함
Quotes
"딥러닝 모델의 예측 불확실성을 신뢰할 수 있는 방법으로 추정하기 위한 밀도 불확실성 레이어의 중요성" - 밀도 불확실성 레이어