Vi presenterar en ny typ av probabilistisk modell som vi kallar Dissimiversity Cofficient Networks (DISCO Nets). DISCO Nets gör det möjligt för oss att effektivt ta prover från en bakre fördelning parametriserad av ett neuralt nätverk. Under utbildningen lär man sig DISCO Nets genom att minimera olikhetskoefficienten mellan den verkliga fördelningen och den uppskattade fördelningen. Detta gör det möjligt för oss att skräddarsy utbildningen efter den förlust som är relaterad till den aktuella uppgiften. Vi visar empiriskt att (i) genom att modellera osäkerhet på utdatavärdet, DISCO Nets överträffar likvärdiga icke-probabilistiska prediktiva nätverk och (ii) DISCO Nets modellerar exakt osäkerheten av utdata, överträffar befintliga probabilistiska modeller baserade på djupa neurala nätverk.
Bouchacourt m.fl. REF introducerar DISCO-nätverk som, med tanke på insprutning av buller, minimerar olikhetskoefficienten mellan nätmodellens distribution och den verkliga datadistributionen.
DISCO Nets: DISsimilarity COefficient Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}