Оценка неопределенности: может ли ваша нейронная сеть оценить степень уверенность в своих прогнозах?

Спикер: Максим Панов, Сколтех, Москва, Россия. Нейронные сети показывают очень хорошие результаты практически во всех приложениях машинного обучения. Однако нейронные сети часто делают очень уверенные прогнозы для данных, которые лежат вне выборки, или данных на границе между классами. Во многих приложениях это неприемлемо, и поэтому способность оценить степень уверенности в предсказании является крайне важной и востребованной. Однако оценка неопределенности для нейронных сетей является нетривиальной задачей, и существующие подходы демонстрируют не очень высокое качество и зачастую требуют значительных вычислительных ресурсов. В этом докладе мы обсудим существующие подходы к оценке неопределенности, включая методы калибровки моделей, методы построения ансамблей и байесовские нейронные сети. Особое внимание будет уделено современным численно эффективным подходам на основе одной нейронной сети, не требующим построения ансамбля и существенного изменения процедуры обучения. Чтобы не пропустить анонсы следующих