Disentangling Uncertainties by Learning Compressed Data Representation

📄 arXiv: 2503.15801v1 📥 PDF

作者: Zhiyu An, Zhibo Hou, Wan Du

分类: cs.LG

发布日期: 2025-03-20

备注: Accepted by the 7th Annual Learning for Dynamics & Control Conference (L4DC) 2025

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出压缩数据表征模型CDRM，用于解耦学习系统动态模型中的不确定性

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 不确定性估计 压缩数据表征 朗之万动力学 系统动态模型 偶然不确定性 认知不确定性 神经网络 回归模型

📋 核心要点

  1. 现有方法在估计系统动态模型中的不确定性时，面临计算复杂度高或不确定性估计不准确的问题。
  2. CDRM通过学习数据的压缩神经网络表征，并结合朗之万动力学采样，实现对任意输出分布的预测。
  3. 实验表明，CDRM能有效分离偶然不确定性和认知不确定性，并在多峰分布数据集上表现出优越性能。

📝 摘要（中文）

本文研究了学习回归系统动态模型中的偶然不确定性和认知不确定性估计。将偶然不确定性（系统的内在随机性）与认知不确定性（数据的缺乏）分离，对于风险感知控制和强化学习、高效探索以及鲁棒策略迁移等下游任务至关重要。虽然高斯过程、贝叶斯网络和模型集成等现有方法被广泛采用，但它们要么计算复杂度高，要么不确定性估计不准确。为了解决这些限制，我们提出了一种压缩数据表征模型（CDRM），该框架学习数据的神经网络编码，并能够直接从输出分布中采样。我们的方法结合了一种基于朗之万动力学采样的新型推理过程，使CDRM能够预测任意输出分布，而不是局限于高斯先验。理论分析提供了CDRM在内存和计算复杂度方面优于基于bin的压缩方法的条件。经验评估表明，CDRM展示了分离偶然不确定性和认知不确定性的卓越能力，在包含两种不确定性混合的单个测试集上实现了0.8876和0.9981的AUROC。定性结果进一步表明，CDRM的能力扩展到具有多峰输出分布的数据集，这是现有方法始终失败的具有挑战性的场景。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决学习系统动态模型中，准确区分和量化偶然不确定性（aleatoric uncertainty）和认知不确定性（epistemic uncertainty）的问题。现有方法，如高斯过程、贝叶斯网络和模型集成，在处理复杂系统时，要么计算成本过高，要么无法准确估计不确定性，限制了其在风险感知控制、强化学习等领域的应用。

核心思路：论文的核心思路是学习一个压缩的数据表征，该表征能够捕捉数据分布的本质特征，并允许直接从输出分布中采样。通过这种方式，模型能够更好地理解数据中的内在随机性（偶然不确定性）和由于数据不足导致的不确定性（认知不确定性）。

技术框架：CDRM框架包含以下主要模块：1) 数据编码器：将输入数据映射到压缩的潜在空间表示。2) 输出分布解码器：将潜在空间表示解码为输出分布的参数。3) 基于朗之万动力学的采样器：从解码器输出的分布中进行采样，用于预测系统动态。整个流程包括训练阶段和推理阶段。训练阶段学习编码器和解码器的参数，推理阶段利用朗之万动力学采样进行不确定性估计。

关键创新：CDRM的关键创新在于其压缩数据表征的学习方式和基于朗之万动力学的采样方法。传统的基于bin的压缩方法在内存和计算复杂度上存在局限性，而CDRM通过神经网络学习压缩表征，能够更有效地利用数据。此外，朗之万动力学采样允许模型预测任意输出分布，克服了现有方法通常假设高斯先验的限制。

关键设计：CDRM的具体设计包括：1) 编码器和解码器的网络结构，通常采用多层感知机或卷积神经网络。2) 损失函数的设计，可能包括重构损失、KL散度等，用于约束潜在空间的分布。3) 朗之万动力学采样的步长和迭代次数，需要根据具体问题进行调整。4) 压缩数据表征的维度，需要在模型容量和计算效率之间进行权衡。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，CDRM在分离偶然不确定性和认知不确定性方面表现出色，在混合不确定性的测试集上实现了0.8876和0.9981的AUROC。此外，CDRM在处理多峰输出分布的数据集时，优于现有方法，展示了其在复杂场景下的优越性能。代码已开源。

🎯 应用场景

CDRM在机器人控制、自动驾驶、金融建模等领域具有广泛的应用前景。通过准确估计系统动态模型中的不确定性，可以实现更安全、更可靠的控制策略，提高强化学习的效率，并支持更鲁棒的策略迁移。此外，CDRM还可以用于风险评估和决策，例如在金融领域预测市场波动。

📄 摘要（原文）

We study aleatoric and epistemic uncertainty estimation in a learned regressive system dynamics model. Disentangling aleatoric uncertainty (the inherent randomness of the system) from epistemic uncertainty (the lack of data) is crucial for downstream tasks such as risk-aware control and reinforcement learning, efficient exploration, and robust policy transfer. While existing approaches like Gaussian Processes, Bayesian networks, and model ensembles are widely adopted, they suffer from either high computational complexity or inaccurate uncertainty estimation. To address these limitations, we propose the Compressed Data Representation Model (CDRM), a framework that learns a neural network encoding of the data distribution and enables direct sampling from the output distribution. Our approach incorporates a novel inference procedure based on Langevin dynamics sampling, allowing CDRM to predict arbitrary output distributions rather than being constrained to a Gaussian prior. Theoretical analysis provides the conditions where CDRM achieves better memory and computational complexity compared to bin-based compression methods. Empirical evaluations show that CDRM demonstrates a superior capability to identify aleatoric and epistemic uncertainties separately, achieving AUROCs of 0.8876 and 0.9981 on a single test set containing a mixture of both uncertainties. Qualitative results further show that CDRM's capability extends to datasets with multimodal output distributions, a challenging scenario where existing methods consistently fail. Code and supplementary materials are available at https://github.com/ryeii/CDRM.