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用适当评分规则量化随机和知识不确定性
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原文中文，约1300字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本研究提出了一个基于统计推理的框架，用于区分和量化预测中的随机不确定性与认知不确定性。通过贝叶斯推理和新的不确定性度量，探讨了机器学习中不确定性的现状及其应用，强调了可靠的不确定性表示在可信机器学习系统中的重要性。
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关键要点
- 本研究提出了一个基于统计推理的框架，用于区分随机不确定性和认知不确定性。
- 该框架利用贝叶斯推理和新的不确定性度量，强调了可靠的不确定性表示在可信机器学习系统中的重要性。
- 研究评估了机器学习中不确定性的现状，尝试区分 aleatoric 和 epistemic 两种不确定性类型。
- 提出了一种简单的 Monte Carlo Dropout 算法，可以量化神经网络输出的不确定性，并用于解释模型复杂现象。
- 讨论了在不确定性采样策略下，确立和不可归约不确定性的区别，并提出了确立不确定性采样的概念。
- 贝叶斯方法用于量化生成论和认知性不确定性，提出了证据深度学习的新理论洞见，强调了优化二阶损失函数的困难。
- 提出了一种方法，可以一致且渐近无偏地估计校准误差，并建议后续校准方法的选择应基于特定校准误差。
- 研究了强化学习中的不确定性，提出了一种考虑不确定性的 DQN 算法，表现出安全的学习行为。
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延伸问答
如何区分随机不确定性和认知不确定性？
本研究提出了一个基于统计推理的框架，通过贝叶斯推理和适当的得分规则来区分和量化这两种不确定性。
Monte Carlo Dropout 算法的作用是什么？
Monte Carlo Dropout 算法可以显式量化神经网络输出的不确定性，并用于解释模型的复杂现象，如情感识别。
贝叶斯方法在不确定性量化中的作用是什么？
贝叶斯方法用于量化生成论和认知性不确定性，提供了一种可靠的框架来处理不确定性。
如何评估机器学习中的不确定性？
研究通过随机森林和决策树等方法量化学习器的混淆不确定性及知识不确定性，并与深度神经网络进行比较。
什么是确立不确定性采样？
确立不确定性采样是一种策略，用于区分和衡量确立不确定性与偶发不确定性，实验表明其效果良好。
强化学习中如何处理不确定性？
提出了一种考虑不确定性的 DQN 算法，该算法能够区分源于有限数据的认知不确定性和源于随机环境的随机不确定性。
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