Due to their increasing spread, confidence in neural network predictions became more and more important. However, basic neural networks do not deliver certainty estimates or suffer from over or under confidence. Many researchers have been working on understanding and quantifying uncertainty in a neural network's prediction. As a result, different types and sources of uncertainty have been identified and a variety of approaches to measure and quantify uncertainty in neural networks have been proposed. This work gives a comprehensive overview of uncertainty estimation in neural networks, reviews recent advances in the field, highlights current challenges, and identifies potential research opportunities. It is intended to give anyone interested in uncertainty estimation in neural networks a broad overview and introduction, without presupposing prior knowledge in this field. A comprehensive introduction to the most crucial sources of uncertainty is given and their separation into reducible model uncertainty and not reducible data uncertainty is presented. The modeling of these uncertainties based on deterministic neural networks, Bayesian neural networks, ensemble of neural networks, and test-time data augmentation approaches is introduced and different branches of these fields as well as the latest developments are discussed. For a practical application, we discuss different measures of uncertainty, approaches for the calibration of neural networks and give an overview of existing baselines and implementations. Different examples from the wide spectrum of challenges in different fields give an idea of the needs and challenges regarding uncertainties in practical applications. Additionally, the practical limitations of current methods for mission- and safety-critical real world applications are discussed and an outlook on the next steps towards a broader usage of such methods is given.


翻译:由于神经网络的预测日益扩散,对神经网络预测的信心变得越来越重要,然而,基本神经网络没有提供确定性估计,也没有受到过度或不信任的影响。许多研究人员一直在努力理解神经网络预测中的不确定性,并量化其数量。结果,查明了不同类型的不确定性和来源,提出了测量神经网络不确定性和量化不确定性的各种办法。这项工作全面概述了神经网络的不确定性估计,审查了该领域的最新进展,突出了当前的挑战,并确定了潜在的研究机会。其目的是让对神经网络不确定性估计感兴趣的人有一个广泛的概览和介绍,而不必预先假定该领域先前的知识。全面介绍不确定性的最关键来源,将其分为可复制模型不确定性和不可复制的数据不确定性。根据确定性神经网络、Bayesian神经网络、神经网络组合、测试性数据增强方法的模型,介绍了这些领域的最新进展,并讨论了最新动态。关于当前不确定性应用方法的实际情况,我们讨论了目前各种不确定性的计量方法,并介绍了目前各种不确定性的模型。

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神经网络(Neural Networks)是世界上三个最古老的神经建模学会的档案期刊:国际神经网络学会(INNS)、欧洲神经网络学会(ENNS)和日本神经网络学会(JNNS)。神经网络提供了一个论坛,以发展和培育一个国际社会的学者和实践者感兴趣的所有方面的神经网络和相关方法的计算智能。神经网络欢迎高质量论文的提交,有助于全面的神经网络研究,从行为和大脑建模,学习算法,通过数学和计算分析,系统的工程和技术应用,大量使用神经网络的概念和技术。这一独特而广泛的范围促进了生物和技术研究之间的思想交流,并有助于促进对生物启发的计算智能感兴趣的跨学科社区的发展。因此,神经网络编委会代表的专家领域包括心理学,神经生物学,计算机科学,工程,数学,物理。该杂志发表文章、信件和评论以及给编辑的信件、社论、时事、软件调查和专利信息。文章发表在五个部分之一:认知科学,神经科学,学习系统,数学和计算分析、工程和应用。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/nn/
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