深度学习还不够好，安全的人工智能需要贝叶斯深度学习
深度学习还不够好，安全的人工智能需要贝叶斯深度学习
Deep Learning Is Not Good Enough, We Need Bayesian Deep Learning for Safe AI
理解模型的不确定度（uncertainty）是机器学习的关键。但能够理解不确定度的传统机器学习方法（如高斯过程，Gaussian processes），无法应用于如图像、视频等高维数据。深度学习（deep learning）能够高效处理该类数据，但其难以对不确定度建模。
本文旨在：
（1）给出不确定度的类型，并建模。
（2）使用不确定度为多任务深度学习模型减重。
图像深度估计示例：（1）图像深度估计贝叶斯神经网络输入样本；（2）深度估计输出；（3）估计的不确定度。
不确定度类型（types of uncertainty）
认知不确定度和随机不确定度（epistemic and aleatoric uncertainty）
认知不确定度（epistemic uncertainty）
认知不确定度（epistemic uncertainty）描述了根据给定训练集得到的模型的不确定度。这种不确定度可通过提供用足够多的数据消除，也被称为模型不确定度（model uncertainty）。
认知不确定度对下列应用至关重要：
（1）安全至上的应用，认知不确定度是理解模型泛化能力的关键；
（2）训练数据稀疏的小数据集。
随机不确定度（aleatoric uncertainty）
随机不确定度（aleatoric uncertainty）描述了关于数据无法解释的信息的不确定度。例如，图像的随机不确定度可以归因于遮挡、缺乏视觉特征或过度曝光区域等。这种不确定度可通过以更高精度观察所有解释性变量（explanatory variables）的能力来消除。
随机不确定度对下列应用至关重要：
（1）海量数据（large data），此时认知不确定度几乎被完全消除；
（2）实时（real-time）应用，取消蒙特卡罗采样（Monte Carlo sampling），用输入数据的确知函数（a deterministic function of the input data）表示随机模型（aleatoric models）。
随机不确定度可细分分为两个类：
（1）数据相关（data-dependant）不确定度或异方差不确定度（heteroscedastic uncertainty）：依赖于输入数据且模型输出为预测的随机不确定度。
（2）任务相关（task-dependant）不确定度或同方差不确定度（homoscedastic uncertainty）：不依赖于输入数据的的随机不确定度；对于所有输入数据，它为常量；它在不同的任务之间变化；它不是模型输出；它可用来描述依赖任务的不确定度。
示例：图像语义分割中的随机不确定度与认知不确定度，随机不确定度给出了有噪标签的物体边界。第三行给出模型对人行道（footpath）不熟悉时，图像语义分割失败的案例，其对应的认知不确定度变大。
贝叶斯深度学习（Bayesian deep learning）
贝叶斯深度学习（Bayesian deep learning）是深度学习（deep learning）与贝叶斯概率论（Bayesian probability theory）的交叉领域，它给出了深度学习架构的不确定度评估原理（principled uncertainty estimates）。
贝叶斯深度学习利用深度学习的层次表示（hierarchical representation power）对复杂任务进行建模，同时对复杂的多模态后验分布（multi-modal posterior distributions）进行推理。贝叶斯深度学习模型（Bayesian deep learning models）通过模型权重的分布（distributions over model weights），或学习直接映射输出概率（a direct mapping to probabilistic outputs）对不确定度进行估计。
- 改变损失函数对异方差随机不确定度（heteroscedastic aleatoric uncertainty）建模
异方差不确定度是输入数据的函数，因此可通过学习输入到输出的确知映射（a deterministic mapping）对其预测。对于回归问题（regression tasks），可定义类似欧式距离（ L 2 L_2 L2， L = ∥ y − y ^ ∥ 2 \mathcal{L}=\|y − \hat{y}\|^2 L=∥y−y^∥2）的损失函数：
(1) L = ∥ y − y ^ ∥ 2 2 σ 2 + 1 2 log σ 2 \mathcal{L}=\frac{{\|y − \hat{y}\|}^2}{2 \sigma^2} + \frac{1}{2}\log \sigma^2 \tag{1} L=2σ2∥y−y^∥2+21logσ2(1)
其中， y ^ \hat{y} y^和 σ 2 \sigma^2 σ2分别为模型预测的均值和方差。当模型预测误差很大时，上式通过增加不确定度减小残差项（residual term）； 1 2 log σ 2 \frac{1}{2}\log \sigma^2 21logσ2为惩罚项，防止不确定度（unceitainty term）趋于无穷大。
同方差不确定度建模方法类似，但不确定度参数不再是模型输出，而是可优化的自由参数。
认知不确定度的建模需要计算模型及其参数的分布，常用方法为蒙特卡罗采样（Monte Carlo dropout sampling），用伯努利分布（Bernoulli distribution）抽取网络权值。用dropout训练模型，在测试阶段，用不同的随机dropout掩模从网络中随机采样则，输出分布的统计量（statistics）能够反映模型的认知不确定度。
| Training Data | Testing Data | Aleatoric Variance | Epistemic Variance |
|---|---|---|---|
| Trained on dataset #1 | Tested on dataset #1 | 0.485 | 2.78 |
| Trained on 25% dataset #1 | Tested on dataset #1 | 0.506 | 7.73 |
| Trained on dataset #1 | Tested on dataset #2 | 0.461 | 4.87 |
| Trained on 25% dataset #1 | Tested on dataset #2 | 0.388 | 15.0 |
结果表明：当训练数据集很小或者测试数据与训练数据差异显著时，认知不确定度急剧增大；而随机不确定度保持相对不变，其原因在于它是用同一传感器在相同问题上测试的。
多任务学习的不确定度（uncertainty for multi-task learning）
通过共享表示（a shared representation）学习多个目标，多任务学习（multi-task learning）旨提高学习效率和预测精度。多任务学习对限制计算复杂度的系统至关重要。将所有任务合并到一个模型中能够减少计算量，允许系统实时运行（run in real-time）。
大多数多任务模型使用损失加权和训练不同的任务，其性能严重依赖于各子任务损失间的相对权值，权值调整极其困难，因而限制了多任务学习的应用。
由于同方差不确定度与输入数据无关，因此可将其解释为任务不确定度（task uncertainty），用来加权多任务学习模型的损失。
场景理解算法（scene understanding algorithms）必须能够同时理解场景的几何形状和其语义（多任务学习问题）。在深度感知问题中，由于多任务学习能够使用其它子任务（如语义分割）的线索（and vice versa），因此它提高了深度感知的平顺性和准确性。
挑战（some challenging research questions）
- 实时认知不确定度（real-time epistemic uncertainty）
- 贝叶斯深度学习的基准（benchmarks for Bayesian deep learning models）：如何定量测量不确定度（measure the calibration of uncertainty）
- 描术多模型分布的推理技术（better inference techniques to capture multi-modal distributions）
参考文献：
A. Kendall & Y. Gal, What Uncertainties Do We Need in Bayesian Deep Learning for Computer Vision?, 2017
A. Kendall, Y. Gal & R. Cipolla, Multi-Task Learning Using Uncertainty to Weigh Losses for Scene Geometry and Semantics, 2017