Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
Ketidakpastian yang membusuk
Jaringan saraf Bayesian (BNNs) menghasilkan distribusi prediktif
, yang menyediakan serangkaian prediksi berbeda dari mana Anda dapat memperkirakan varians
; yaitu, ketidakpastian prediksi total.
Ketidakpastian prediktif total dapat dibagi menjadi dua komponen ketidakpastian ini dengan menggunakan hukum varians total:

Nilai yang diharapkan
dari variabel target
, diberikan input
dan parameter acak
yang menentukan BNN,
, diperkirakan oleh BNN dengan propagasi maju tunggal dan dilambangkan sebagai.
Varians target, yang diberikan input dan parameter acak,
, juga dikeluarkan oleh BNN, dan dilambangkan sebagai.
Jadi, ketidakpastian prediktif total adalah jumlah dari dua angka ini:
-
Varians tentang prediksi BNN berarti
— ketidakpastian epistemik
-
Rata-rata varians prediksi BNN
— ketidakpastian aleatorik
Rumus berikut menunjukkan bagaimana menghitung ketidakpastian total sesuai dengan (Kendall dan Gal 2017). BNNs masukan
, hasilkan konfigurasi parameter acak
, dan buat propagasi maju tunggal melalui jaringan saraf untuk menghasilkan mean
dan varians
. Kami menunjukkan generasi acak, atau simulasi, dengan ~. Dengan tetap
, Anda dapat mengulangi proses ini
berkali-kali untuk menghasilkan satu set:

Banyak sampel ini
memberikan statistik yang diperlukan untuk memastikan ketidakpastian. Anda dapat melakukan ini dengan memperkirakan ketidakpastian epistemik dan ketidakpastian aleatorik secara terpisah, dan kemudian mengambil jumlahnya, seperti yang ditunjukkan sebelumnya pada persamaan pertama di bagian ini.