#369
summarized by : Kodai Nakashima
Latent Discriminant Deterministic Uncertainty

どんな論文か?

不確実性の推定は実世界でニューラルネットワークを運用するために不可欠である.しかし現在うまくいっているアプローチのほとんどは計算量が多い.また,最近提案されたDeterministic Uncertainty Methods(DMU)は主に分類タスクで使用されており,他タスクで機能するか明らかでない.本研究では多くのタスクで機能し,かつ効率的なDMUを開発することを目的としている.
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新規性

不確実性推定のための効率的かつスケーラブルなDMU手法(Latent Discriminant Deterministic Uncertainty; LDU)を提案

結果

画像分類,セグメンテーション,単眼深度推定タスクにおいて,最先端手法であるDeep Ensemblesを上回る結果を達成.

その他(なぜ通ったか?等)

https://github.com/ENSTA-U2IS/LDU