Predictive Uncertainty Estimation using Deep Ensembles
학습목표
이번 강의에서 소개할 논문은 2017년 NIPS에서 DeepMind가 발표한 non-Bayesian 방법론으로,
Simple and Scalable Predictive Uncertainty Estimation using Deep Ensembles이라는 논문입니다.
Bayesian neural network로 학습을 진행하는 것은 어렵기 때문에, 간단하고 쉽게 병렬될 수 있으면서
꽤 괜찮은 uncertainty를 구할 수 있는 non-Bayesian 방법론을 제시합니다.
이번 강의를 통해서 이 방법론에 대해서 살펴보도록 합시다.
핵심 키워드
- Bayesian neural networks
- Scoring rules
- Ensemble learning
- Density network
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