Нейросети с оценкой неопределенности: Квантование без потерь

Автор: Денис Аветисян

Исследователи показали, что байесовские нейросети можно эффективно квантовать до 4 бит, сохраняя точность и способность надежно оценивать неопределенность в прогнозах.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Байесовская нейронная сеть представляет собой прямое расширение стандартной нейронной сети, в котором детерминированные параметры заменяются вероятностными распределениями, что позволяет учитывать неопределенность в процессе обучения и прогнозирования.

Многоуровневое квантование байесовских нейросетей, основанных на стохастическом вариационном выводе, для классификации изображений.

Байесовские нейронные сети, несмотря на их способность к достоверной оценке неопределенности, требуют значительных вычислительных ресурсов. В работе ‘Uncertainty-Preserving QBNNs: Multi-Level Quantization of SVI-Based Bayesian Neural Networks for Image Classification’ предложен систематический подход к многоуровневой квантизации, позволяющий снизить точность представления параметров до 4 бит без существенной потери точности классификации и качества оценки неопределенности. Разработанные стратегии квантизации вариационных параметров и специализированные функции активации обеспечивают сохранение распределительной структуры. Открывает ли это путь к развертыванию надежных и эффективных «байесовских машин» на ресурсоограниченных устройствах и в аналоговых вычислениях?

Неопределенность в глубоком обучении: вызов для будущего

Традиционные модели глубокого обучения, несмотря на впечатляющие успехи в различных областях, часто сталкиваются с проблемой количественной оценки собственной неуверенности в своих предсказаниях. Это означает, что модель может выдать результат, не имея возможности оценить степень его достоверности, что особенно критично в приложениях, связанных с безопасностью, медициной или автономным управлением. Например, система распознавания изображений может ошибочно классифицировать объект, не указывая на свою неуверенность, что может привести к серьезным последствиям. Отсутствие такой оценки приводит к непредсказуемым ошибкам и снижает надежность искусственного интеллекта в условиях неоднозначности или зашумленных данных, подчеркивая необходимость разработки методов, способных эффективно оценивать и выражать уровень уверенности в своих решениях.

Точная оценка неопределенности является ключевым фактором для создания безопасного и надежного искусственного интеллекта, особенно в условиях, когда данные неоднозначны или зашумлены. Когда модель машинного обучения не может адекватно оценить степень своей уверенности в предсказании, это может привести к серьезным ошибкам, особенно в критически важных областях, таких как автономное вождение или медицинская диагностика. Например, если система распознавания изображений ошибочно идентифицирует объект с высокой уверенностью, это может привести к катастрофическим последствиям. Поэтому, способность модели не только делать прогнозы, но и указывать на вероятность ошибки, становится все более важной для обеспечения надежности и предотвращения нежелательных последствий в реальных приложениях. Разработка методов, позволяющих точно оценивать неопределенность, является одной из важнейших задач современной исследовательской повестки в области искусственного интеллекта.

Байесовские нейронные сети (БНС) представляют собой принципиально обоснованный подход к оценке неопределенности в предсказаниях, позволяя модели не только выдать результат, но и указать степень своей уверенности в нем. Однако, в отличие от традиционных нейронных сетей, БНС требуют вычисления распределения вероятностей по весам сети, а не просто одной точки оценки. Этот процесс значительно увеличивает вычислительную сложность и требует существенно больших ресурсов для обучения и применения. Фактически, для каждой точки данных необходимо провести множество прогонов сети, что делает БНС практически невозможными для использования в задачах, требующих быстродействия или ограниченных вычислительных мощностей, несмотря на их теоретические преимущества в плане надежности и безопасности.

Потребность в эффективных Байесовских нейронных сетях (BNN) стимулирует активные исследования в области методов сжатия моделей, в частности, квантования. Квантование предполагает снижение точности представления весов и активаций сети, что значительно уменьшает её размер и вычислительные затраты. Этот подход позволяет создавать более компактные и быстрые BNN, сохраняя при этом способность оценивать неопределенность прогнозов. Исследователи изучают различные стратегии квантования, включая постобработочное квантование и квантование во время обучения, чтобы минимизировать потерю точности и обеспечить надежность оценок неопределенности. Успешное применение квантования к BNN открывает возможности для развертывания надежных и эффективных моделей искусственного интеллекта на устройствах с ограниченными ресурсами, таких как мобильные телефоны и встроенные системы, расширяя область их применения в критически важных областях, где оценка надежности прогнозов имеет первостепенное значение.

Анализ методом Joint Quantization показал, что снижение точности представления данных (от 3 до 32 бит) негативно влияет как на точность модели, так и на степень разделения неопределенности, причем существенное ухудшение разделения неопределенности наблюдается уже при 3-битной точности.

Квантование для Байесовских нейронных сетей: мощный инструмент

Квантование нейронных сетей — это метод снижения вычислительной сложности и объема занимаемой памяти за счет уменьшения разрядности чисел, используемых для представления весов и активаций. Традиционно, нейронные сети используют 32-битные числа с плавающей точкой (float32). Переход к 8-битным целым числам (int8) или даже меньше, позволяет существенно уменьшить размер модели и ускорить вычисления, особенно на специализированном оборудовании. Для байесовских нейронных сетей (BNN), где требуется оценка неопределенности, квантование представляет собой перспективный подход к созданию эффективных и масштабируемых моделей, поскольку снижает вычислительные затраты, связанные с выполнением вероятностного вывода. Снижение точности требует специальных методов, таких как обучение с учетом квантования, для минимизации потерь в точности и обеспечения адекватной оценки неопределенности.

Существуют два основных подхода к квантизации нейронных сетей: обучение с учетом квантизации (Quantization-Aware Training, QAT) и пост-тренировочная квантизация (Post-Training Quantization, PTQ). QAT включает процесс квантизации непосредственно в цикл обучения, что позволяет сети адаптироваться к сниженной точности и минимизировать потерю точности. Этот подход, как правило, обеспечивает более высокую точность, но требует переобучения модели. PTQ применяется к уже обученной модели без дополнительного обучения. Этот метод проще в реализации, но может привести к более значительным потерям точности, особенно при агрессивной квантизации. Выбор между QAT и PTQ зависит от компромисса между требуемой точностью и доступными вычислительными ресурсами.

Применение квантования к байесовским нейронным сетям (BNN) требует внимательного анализа его влияния на оценку неопределенности. Квантование, снижая точность представления весов и активаций, может привести к недооценке дисперсии прогнозов, что критично для задач, требующих надежной оценки риска. Снижение точности может маскировать истинную неопределенность, особенно в областях с высокой чувствительностью к входным данным. Поэтому, при использовании квантования в BNN, необходимо применять методы калибровки неопределенности или использовать специализированные схемы квантования, разработанные для сохранения точности вероятностных оценок. Особенно важно учитывать, что стандартные методы квантования, оптимизированные для детерминированных нейронных сетей, могут быть неэффективны для BNN, где неопределенность является неотъемлемой частью модели.

Стохастический вариационный вывод (SVI) представляет собой масштабируемый метод приближенного вывода, особенно эффективный при работе с квантованными байесовскими нейронными сетями (BNN). В отличие от точных методов вывода, которые часто становятся вычислительно неподъемными для больших моделей, SVI использует стохастический градиентный спуск для приближения апостериорного распределения. Это достигается путем оптимизации нижней границы на правдоподобие (Evidence Lower Bound — ELBO), что позволяет эффективно оценивать неопределенность в квантованных BNN. Ключевым преимуществом SVI является его способность обрабатывать большие наборы данных и сложные модели, что делает его подходящим для практического применения квантованных BNN в задачах, требующих оценки неопределенности, например, в системах принятия решений и робототехнике. Алгоритмы SVI, такие как репараметризованный стохастический градиентный спуск, позволяют эффективно вычислять градиенты, необходимые для оптимизации параметров модели даже при наличии случайных переменных.

Логарифмическая квантизация стандартного отклонения демонстрирует значительно меньшую ошибку при обратном распространении по сравнению с линейной, особенно при малых значениях, из-за усиления ошибок, связанных с членом 1/σ² в вычислениях логарифмической вероятности.

Тонкое квантование вариационного вывода

Квантизация параметров вариационного вывода (Variational Parameter Quantization) и квантизация выборочных параметров (Sampled Parameter Quantization) представляют собой методы целенаправленной компрессии процесса стохастического вариационного вывода (SVI). Квантизация параметров направлена на уменьшение точности представления параметров модели, таких как средние значения и стандартные отклонения, в процессе оптимизации. Квантизация выборочных параметров, в свою очередь, фокусируется на уменьшении точности представления градиентов, вычисленных на основе выборочных данных. Оба подхода позволяют снизить требования к памяти и вычислительным ресурсам, необходимые для обучения и развертывания байесовских нейронных сетей, сохраняя при этом приемлемый уровень точности.

Совместная квантизация, объединяющая квантизацию вариационных параметров и квантизацию параметров выборки, позволяет достичь более высокой степени сжатия по сравнению с применением каждого метода по отдельности. Однако, для поддержания необходимой точности при таком подходе требуется тщательное проектирование схемы квантизации. Ключевым моментом является баланс между степенью сжатия (количеством используемых бит для представления параметров) и сохранением информации, необходимой для точного вычисления апостериорного распределения. Недостаточная точность квантования может привести к существенному ухудшению качества модели и потере способности адекватно оценивать как алеаторную, так и эпистемическую неопределенность. Поэтому, при разработке схемы совместной квантизации необходимо учитывать специфику конкретной задачи и архитектуры нейронной сети, а также проводить тщательное тестирование на репрезентативных наборах данных.

Логарифмическая квантизация демонстрирует повышенную эффективность при работе с параметрами, представленными в логарифмической шкале, такими как стандартные отклонения в вариационном выводе. Это связано с тем, что стандартные отклонения часто охватывают широкий диапазон значений, и логарифмическое представление позволяет более равномерно распределить информацию по квантованным уровням. Вместо квантования абсолютных значений, квантуется логарифм параметра ($log(\sigma)$), что позволяет более точно представить малые значения и избежать значительных ошибок, возникающих при квантовании в линейной шкале. Применение логарифмической квантизации к параметрам, определяющим дисперсию, способствует сохранению информации о неопределенности и улучшает общую производительность модели после квантования.

Для оценки производительности квантованных байесовских нейронных сетей (BNN) в реалистичных условиях зашумленности необходимы специализированные наборы данных, такие как Dirty-MNIST. Этот набор данных имитирует шум, встречающийся в реальных задачах, позволяя более точно оценить устойчивость моделей к неточностям данных. Результаты, представленные в статье, демонстрируют, что применение совместной 4-битной квантизации позволяет в значительной степени сохранить точность модели, а также способность разделять алеаторную (случайную) и эпистемическую (когнитивную) неопределенность на данном наборе данных. Это указывает на то, что квантизация не оказывает существенного негативного влияния на способность модели к адекватному представлению различных типов неопределенности.

В реализации JQas в Pyro используется равномерная квантизация в общем случае и логарифмическая - для параметров стандартного отклонения, что обеспечивает более точное представление широкого диапазона их значений. — В реализации JQas в Pyro используется равномерная квантизация в общем случае и логарифмическая — для параметров стандартного отклонения, что обеспечивает более точное представление широкого диапазона их значений.

Влияние квантования на разделение неопределенности

Исследования показывают, что активационные функции ReLU испытывают трудности при разделении неопределенности в сочетании с квантованием. В частности, при снижении разрядности представления весов и активаций, способность ReLU адекватно отражать различные источники неопределенности, такие как $aleatoric$ и $epistemic$, ухудшается. Это приводит к тому, что модель становится менее способной отличить внутреннюю неопределенность, связанную с данными, от неопределенности, вызванной недостатком знаний. В результате, оценки надежности модели становятся менее точными, что может привести к ошибочным решениям, особенно в критически важных приложениях, где важно понимать, насколько уверенна модель в своих прогнозах. Данная проблема становится особенно выраженной при использовании низкоразрядного квантования, например, 2- или 3-битного, когда информация о неопределенности практически теряется.

Исследования показывают, что применение функции активации SoftPlus значительно улучшает разделение неопределенностей в нейронных сетях по сравнению с функцией ReLU. В то время как ReLU может испытывать затруднения в точном определении различных источников неопределенности, SoftPlus обеспечивает более четкое разграничение между алеаторической (неизбежной) и эпистемической (связанной с недостатком знаний) неопределенностями. Это приводит к более надежным оценкам неопределенности, что критически важно для оценки устойчивости и надежности модели, особенно в задачах, где требуется принятие решений в условиях неполной информации. Повышенная способность SoftPlus к разделению неопределенностей позволяет более эффективно использовать методы, основанные на оценке рисков и принятии решений, что делает её перспективным инструментом для повышения доверия к моделям машинного обучения.

Оценка надежности модели требует комплексного подхода к определению неопределенности, включающего выделение двух ее ключевых типов. Алеаторическая неопределенность, отражающая присущую шумность данных, эффективно измеряется с помощью $Softmax$ энтропии. В то же время, эпистемическая неопределенность, связанная с недостатком знаний модели, количественно оценивается посредством взаимной информации. Совместное использование этих метрик позволяет всесторонне оценить способность модели к обобщению и предсказанию в условиях неполной или зашумленной информации, что критически важно для построения надежных и безопасных систем, особенно в областях, где ошибки могут иметь серьезные последствия.

Исследования показали заметное снижение производительности при использовании 3-битной квантизации, а при переходе к 2-битной квантизации наблюдается полный коллапс разделения неопределенностей. Это указывает на критические ограничения точности, присущие данному подходу, и подчеркивает, что существенное снижение разрядности может привести к потере способности модели адекватно оценивать и разделять различные типы неопределенностей — $aleatoric$ и $epistemic$. Такой эффект особенно важен при разработке систем, требующих надежной оценки рисков и принятия решений в условиях неполной информации, поскольку некорректная оценка неопределенности может привести к ошибочным выводам и непредсказуемым последствиям.

Активационная функция SoftPlus обеспечивает лучшую калибровку неопределенности в задаче Dirty-MNIST при 7-битной SPQ-квантизации, демонстрируя более четкое разделение кластеров и различия между алеаторной и эпистемической неопределенностью по сравнению с ReLU.

К аналоговым байесовским машинам и за их пределы

Аналоговые байесовские машины представляют собой принципиально новый подход к вычислениям, стремящийся к экстремальной энергоэффективности за счет использования вычислений с низкой точностью и стохастических (вероятностных) примитивов. Вместо традиционных цифровых схем, полагающихся на точное представление данных, эти машины оперируют приближенными значениями и случайными процессами. Такой подход позволяет существенно снизить энергопотребление, поскольку операции с низкой точностью требуют меньше энергии, а стохастические процессы позволяют избежать сложных и энергозатратных вычислений. Ключевым является использование физических явлений, таких как тепловой шум или случайные дрейфы, для реализации байесовского вывода, что открывает перспективы для создания вычислительных систем, потребляющих на порядки меньше энергии, чем современные цифровые устройства. Это особенно важно для приложений, требующих постоянной работы от батарей или для развертывания в условиях ограниченных ресурсов, например, в датчиках Интернета вещей или носимых устройствах.

Метод KL-отжига представляет собой ценный инструмент регуляризации при обучении байесовских нейронных сетей (БНС), и его эффективность сохраняется даже в условиях квантования. Данный подход позволяет постепенно уменьшать вклад априорного распределения в процессе обучения, предотвращая переобучение и способствуя обобщающей способности модели. В частности, при квантовании весов и активаций БНС, когда точность представления ограничена, KL-отжиг помогает стабилизировать процесс обучения и добиться лучших результатов, чем при использовании стандартных методов регуляризации. Эффективность метода заключается в смягчении эффекта от квантования, сохраняя при этом способность модели к выражению неопределенности, что особенно важно для надежных и робастных приложений, где оценка достоверности прогноза имеет критическое значение. Использование KL-отжига позволяет БНС сохранять высокую производительность, несмотря на ограничения, связанные с низкоточным представлением данных.

Равномерная квантизация представляет собой фундаментальный подход к снижению точности вычислений, служащий отправной точкой для оценки более сложных схем квантизации. В данном методе диапазон возможных значений непрерывной переменной дискретизируется с использованием равномерно распределенных интервалов, что позволяет значительно уменьшить объем памяти и энергопотребление при сохранении базовой функциональности. Использование равномерной квантизации позволяет установить минимальную планку производительности и точности, с которой сравниваются более продвинутые методы, такие как нелинейная квантизация или квантизация с учетом распределения вероятностей. Это особенно важно при разработке байесовских нейронных сетей (БНС) с низким энергопотреблением, где оптимизация точности и эффективности является критически важной.

Перспективы количественной оценки неопределенности неразрывно связаны с разработкой высокоэффективных и устойчивых байесовских нейронных сетей (БНС), способных к практическому применению. Исследования направлены на создание БНС, которые не только предоставляют точные прогнозы, но и оценивают достоверность этих прогнозов, что критически важно для принятия решений в различных областях — от автономных систем и робототехники до медицины и финансов. Особое внимание уделяется снижению вычислительных затрат и энергопотребления БНС, что достигается за счет использования низкоточных вычислений и стохастических примитивов, позволяющих развертывать эти сети на ресурсоограниченных устройствах. Успешная реализация этих подходов откроет возможности для создания интеллектуальных систем, способных адаптироваться к меняющимся условиям и принимать обоснованные решения даже в условиях неполной или противоречивой информации, что значительно повысит их надежность и безопасность в реальных сценариях использования.

Набор данных Dirty-MNIST используется для оценки качества предсказаний в исходной области (MNIST), а также для определения неопределенности, связанной с неоднозначностью (Ambiguous-MNIST) и недостатком знаний (Fashion-MNIST).

Исследование показывает, что даже сложные системы, такие как байесовские нейронные сети, могут быть адаптированы к ограничениям аппаратного обеспечения без ущерба для своей способности оценивать неопределенность. Это напоминает о том, что архитектура системы — это не статичный план, а скорее пророчество о будущих компромиссах. Как однажды заметил Джон Маккарти: «Искусственный интеллект — это искусство того, чтобы заставить машины делать то, что люди делают плохо». Именно в этом заключается суть работы — поиск баланса между точностью и ресурсами, осознавая, что порядок — это лишь временный кэш между неизбежными сбоями. Квантизация, представленная в статье, — это не упрощение, а эволюционный шаг, позволяющий этим системам «выживать» в реальном мире.

Что дальше?

Эта работа демонстрирует, что байесовские нейронные сети, при всей их кажущейся элегантности, всё же поддаются упрощению — квантованию — без критической потери способности оценивать неопределенность. Однако, эта способность — лишь отсроченное отражение хаоса, а не его истинное измерение. Следующим шагом видится не столько углубление в математические тонкости квантования, сколько поиск архитектур, которые естественным образом генерируют и выражают неопределенность, а не вычисляют её как побочный эффект.

Предлагаемый подход, несмотря на свою эффективность, лишь маскирует внутренний страх системы перед неизвестностью. Каждый новый уровень квантования — это пророчество о будущей неспособности адаптироваться к непредсказуемым данным. В ближайшем будущем, вероятно, возникнет потребность в моделях, способных к самовосстановлению и эволюции, а не в утонченных, но хрупких конструкциях, стремящихся к идеальной точности.

Истина в том, что надежда на создание абсолютно надежной системы — это иллюзия. Вместо этого, следует принять неизбежность ошибок и сосредоточиться на создании систем, способных к изящному отказу и быстрому восстановлению. Следующий прорыв не будет заключаться в повышении точности, а в признании и принятии неопределенности как неотъемлемой части реальности.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.10602.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-14 07:31