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mc_dropout with predict_likelihood_parameters

Fechada

#2.105 aberto em 4 de dez. de 2023

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Description

Hi, thanks for the prompt response regarding issue #2097 . I'm now able to utilize mc_dropout in historical_forecasts.

My current objective is to incorporate mc_dropout for obtaining epistemic uncertainty and predict_likelihood_parameters for acquiring aleatoric uncertainty. However, when setting predict_likelihood_parameters to True, I encounter an issue where I'm unable to use the sample method. Consequently, I'm limited to obtaining only one result with each call to historical_forecasts with predict_likelihood_parameters=True and mc_dropout=True.

I suspect that the solution might involve distinguishing the sample generation process by using mc_dropout and sample generation process based on the fitted distribution. Now they are using the same num_samples parameter.

Guia do colaborador

Direção de pesquisa
Investigue a implementação de `historical forecasts` no darts, especificamente como `num samples` é usado tanto para `mc dropout` quanto para `predict likelihood parameters`. Examine a lógica de amostragem para separar os dois processos. Verifique a issue relacionada #2097 para contexto. Considere modificar a função para permitir contagens de amostras diferentes para cada fonte de incerteza.
Pilha de tecnologia
python
Domain
machine learningdata
Tipo Issue
Funcionalidade
DifficultyDificuldade de implementação estimada para um novo contribuidor, de 1 para alterações muito pequenas a 5 para trabalho de nível especializado.
3
Tempo estimadoUm intervalo de tempo aproximado para um colaborador experiente investigar, implementar, testar e preparar um pull request.
1-2 dias
Status da atividadeQuão disponível o issue aparece agora: novo, ativo, obsoleto, bloqueado ou aguardando entrada do mantenedor.
Recente
ClarityCom que clareza o issue explica a mudança esperada, os critérios de aceitação e a próxima etapa.
Principalmente claro
Prerequisites
Familiarity with darts libraryUnderstanding of Monte Carlo DropoutUnderstanding of aleatoric vs epistemic uncertainty
Simpatia para novatosUma pontuação de 1 a 100 que estima o quão acessível este issue é para colaboradores iniciantes.
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