Machine Learning Tasks/ETC (2) 썸네일형 리스트형 불확실성, Aleatoric and Epistemic Uncertainty (2) 불확실성, Aleatoric and Epistemic Uncertainty (1) Combining aleatoric and epistemic uncertainty in one model Aleatoric/epistemic uncertainty를 하나의 모델에 적용할 수 있는 framework를 제안합니다. 이를 위해 aleatoric uncertainty model인 Equation 5에 Bayesian neural networks의 파라미터에 따른 확률 분포를 삽입합니다. 따라서 우리는 입력/출력 $x,y$에 대한 파라미터의 posterior distribution을 추정하면서 aleatoric uncertainty를 반영한 $\sigma$를 측정하여야 합니다. 이전 포스트에서 언급한 대로 파라미터의.. 불확실성, Aleatoric and Epistemic Uncertainty (1) 우리가 모델링할 수 있는 불확실성, uncertainty는 크게 두 가지 종류가 있습니다. 첫 번째는 데이터 자체에 담겨 있는 고유 노이즈로 인한 aleatoric uncentainty이고 두 번째는 모델이 데이터를 충분히 설명하지 못하는 epistemic uncertainty입니다. 딥러닝 모델이 강력한 성능으로 여러 분야에서 다양하게 활용되고 있지만 오히려 그 강력한 성능으로 인해 결과가 무작정 신뢰되는 오류를 초래합니다. 최근에 일어난 자율주행 자동차의 판단 오류로 인한 사망사고나 흑인을 고릴라로 잘못 판단한 사고 등 딥러닝 모델 결과에 대한 신뢰성을 확보하는 요구는 점차 커지고 있습니다. 이번 포스트는 NIPS 2017에 발표된 Bayesian Neural Networks 분야의 거두 Yarin .. 이전 1 다음
