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[일시] 2024.01.23

[세미나 주제] A survey of uncertainty in deep neural networks

[요약]
본 논문은 Uncertainty에 대한 여러 유형과 원천들을 식별하고 uncertainty를 estimation하고 양적화하기 위한 Bayesian Neural Network(BNN) 기반의 접근 방법을 제안한다. 신경망 예측 과정에서 Uncertainty가 나타날 수 있는 각각의 네 가지 과정들을 탐색하고, 해당 과정에서 나타나는 uncertainty의 다섯 가지 요인들에 대해 설명하였다. 또 uncertainty를 모델에 의한 불확실성과 데이터에 의한 불확실성으로 별도로 모델링 하고 해당 task를 위한 DNN기반의 접근법인 BNN을 제안한다. BNN을 통한 불확실성 추정과 함께 확률분포에 대한 approximation 하는 방식에 따라 세 가지 다른 유형으로 분류하며 방법론을 설명하였다.

*세미나에서 미처 대답하지 못했던 질문들에 대하여 발표자료 맨 뒤에 첨부해두었습니다. 참고해주시면 감사하겠습니다.

[참고 논문]
A survey of uncertainty in deep neural networks

[녹화 영상 링크]
https://us05web.zoom.us/j/5911692732?pwd=THVwemR3M3VOdXQ0Y0FKcWFpdG5BZz09