Footnote:
Diese Datenquelle enthält auch Bestandsnachweise, die nicht zu einem Volltext führen.
Description:
Ce travail se concentre sur la quantification de l'incertitude pour les réseaux de neurones profonds, qui est vitale pour la fiabilité et la précision de l'apprentissage profond. Cependant, la conception complexe du réseau et les données d'entrée limitées rendent difficile l'estimation des incertitudes. Parallèlement, la quantification de l'incertitude pour les tâches de régression a reçu moins d'attention que pour celles de classification en raison de la sortie standardisée plus simple de ces dernières et de leur grande importance. Cependant, des problèmes de régression sont rencontrés dans un large éventail d'applications en vision par ordinateur. Notre principal axe de recherche porte sur les méthodes post-hoc, et notamment les réseaux auxiliaires, qui constituent l'un des moyens les plus efficaces pour estimer l'incertitude des prédictions des tâches principales sans modifier le modèle de la tâche principale. Dans le même temps, le scénario d'application se concentre principalement sur les tâches de régression visuelle. En outre, nous fournissons également une méthode de quantification de l'incertitude basée sur le modèle modifié de tâche principale et un ensemble de données permettant d'évaluer la qualité et la robustesse des estimations de l'incertitude.Nous proposons d'abord Side Learning Uncertainty for Regression Problems (SLURP), une approche générique pour l'estimation de l'incertitude de régression via un réseau auxiliaire qui exploite la sortie et les représentations intermédiaires générées par le modèle pour la tâche principale. Le réseau auxiliaire apprend l'erreur de prédiction du modèle pour la tâche principale et peut fournir des estimations d'incertitude comparables à celles des approches des ensembles pour différentes tâches de régression par pixel.Pour être considéré comme robuste, un estimateur d'incertitude auxiliaire doit être capable de maintenir ses performances et de déclencher des incertitudes plus élevées tout en rencontrant des entrées des examples Out-Of-Distribution (OOD), ...