Det finns två stora typer av osäkerhet man kan modellera. Aleatorisk osäkerhet fångar buller som ingår i observationerna. Å andra sidan förklarar den epistemiska osäkerheten osäkerheten i modellens osäkerhet som kan förklaras bort med tillräckligt med data. Traditionellt har det varit svårt att modellera epistemisk osäkerhet i datorseendet, men med nya Bayesianska djupinlärningsverktyg är detta nu möjligt. Vi studerar fördelarna med att modellera epistemisk vs. aleatorisk osäkerhet i Bayesian djupt lärande modeller för vision uppgifter. För detta presenterar vi en Bayesiansk ram för djupt lärande som kombinerar input-beroende aleatorisk osäkerhet tillsammans med epistemisk osäkerhet. Vi studerar modeller inom ramen med per-pixel semantiska segmentering och djup regressionsuppgifter. Dessutom leder vår explicita osäkerhetsformulering till nya förlustfunktioner för dessa uppgifter, som kan tolkas som inlärd dämpning. Detta gör förlusten mer robust mot bullriga data, vilket också ger nya state-of-the-art resultat på segmentering och djup regression riktmärken.
Ref överväga en nedbrytning av osäkerheten i samband med datorseendet.
What Uncertainties Do We Need in Bayesian Deep Learning for Computer Vision?
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}