エントロピーに基づく不確実性予測

エントロピー予測

この記事では、エントロピーが画像セグメンテーションの不確実性推定にどのように利用されるかを探求します。エントロピーとは何か、そしてPythonでの実装方法について説明します。

私はニューロイメージングとAIの研究科学者としてケンブリッジ大学で働いていた際、最新のディープラーニング技術、特にnnU-Netを使用して、複雑な脳データセットの画像セグメンテーションを行うという課題に直面しました。この取り組みの中で、不確実性推定の見落としが大きなギャップであることを観察しました。しかし、信頼性のある意思決定には不確実性が重要です。

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画像セグメンテーションにおける不確実性の重要性

コンピュータビジョンと機械学習の世界では、画像セグメンテーションは中心的な問題です。医療画像、自動運転車、ロボット工学など、正確なセグメンテーションは効果的な意思決定に不可欠です。ただし、これらのセグメンテーションに関連する不確実性の測定はしばしば見落とされる要素です。

なぜ画像セグメンテーションにおける不確実性に注意を払う必要があるのでしょうか？

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現実世界の多くのアプリケーションでは、誤ったセグメンテーションは重大な結果をもたらす可能性があります。例えば、自動運転車がオブジェクトを誤って識別したり、医療画像システムが腫瘍を誤ってラベル付けした場合、その結果は壊滅的なものになるかもしれません。不確実性推定は、モデルが予測に対してどれだけ「確信している」かを測定することで、より情報豊かな意思決定を可能にします。

私たちはまた、エントロピーを不確実性の尺度として使用して、ニューラルネットワークの学習を改善することができます。この領域は「アクティブラーニング」として知られています。このアイデアはさらに探求される予定ですが、主なアイデアはモデルが最も不確実な領域を特定し、それに焦点を当てることです。たとえば、脳の医療画像セグメンテーションを行うCNNが、腫瘍を持つ被験者に対して非常にパフォーマンスが悪い場合、このタイプのラベルをさらに取得するための努力を集中させることができます。

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