Deep ensembles — это метод оценки неопределённости в предсказаниях нейронных сетей, основанный на обучении нескольких моделей с разными инициализациями и/или разными подвыборками данных. Идея в том, что каждая модель в ансамбле обучается независимо, и итоговое предсказание получается усреднением результатов всех моделей.
Что такое deep ensembles как способ оценки uncertainty?
Deep ensembles — это метод оценки неопределённости в предсказаниях нейронных сетей, основанный на обучении нескольких моделей с разными инициализациями и/или разными подвыборками данных.
Короткий ответ
Что ответить на собеседовании
Подробный разбор
Ответ с пояснениями
Deep ensembles — это метод оценки неопределённости в предсказаниях нейронных сетей, основанный на обучении нескольких моделей с разными инициализациями и/или разными подвыборками данных. Идея в том, что каждая модель в ансамбле обучается независимо, и итоговое предсказание получается усреднением результатов всех моделей.
Такой подход позволяет получить более надёжную оценку неопределённости, поскольку разброс предсказаний между моделями отражает степень уверенности в ответе. Если модели сильно расходятся, значит, модель не уверена в предсказании.
Пример:
- Обучаем 5 нейросетей с разными случайными инициализациями.
- Для нового входа получаем 5 предсказаний.
- Среднее значение — итоговое предсказание.
- Дисперсия предсказаний — мера неопределённости.
Это простой и эффективный способ, не требующий сложных байесовских вычислений, и часто превосходит по качеству более сложные методы, такие как вариационные байесовские нейросети.