機械学習モデルは、本来自信を持つべきではない状況でも自信たっぷりであることがあります。この記事では、Deep Evidential Regression（DER）を紹介します。DERは、ニューラルネットワークが「自分が知らないこと」を素早く表現できるようにする手法です。
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不確実性定量化のためのディープ・エビデンシャル回帰入門
Towards Data Science / 2026/4/16
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要点
- この記事は、機械学習モデルは不確実であるにもかかわらず自信ありげに見えることがあると主張し、不確実性定量化の手法が求められることを動機づけている。
- ニューラルネットワークが不確実性をより直接的かつ迅速に表現できるアプローチとして、Deep Evidential Regression（DER）を紹介する。
- DERは、モデルが「知らない」ことを反映する確率的またはエビデンシャルな出力を生成するための技術として提示されている。
- 本稿は、新しいシステムや製品のリリースを報告するものではなく、不確実性を考慮したモデリングを適用するための教育的な導入として位置づけられている。
