論文の概要: Temporal Probability Calibration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.02644v2
• Date: Sat, 15 Feb 2020 02:43:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-03 03:41:17.788854
• Title: Temporal Probability Calibration
• Title（参考訳）: 時間的確率キャリブレーション
• Authors: Tim Leathart and Maksymilian Polaczuk
• Abstract要約: 本研究では,データ列からクラス確率推定を生成するモデルの校正について検討し,不完全列から予測が得られた場合に着目した。 従来のキャリブレーション手法は,この課題に対して十分に表現できないことを示し,入力シーケンスの長さに応じてキャリブレーション方式を適用する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In many applications, accurate class probability estimates are required, but many types of models produce poor quality probability estimates despite achieving acceptable classification accuracy. Even though probability calibration has been a hot topic of research in recent times, the majority of this has investigated non-sequential data. In this paper, we consider calibrating models that produce class probability estimates from sequences of data, focusing on the case where predictions are obtained from incomplete sequences. We show that traditional calibration techniques are not sufficiently expressive for this task, and propose methods that adapt calibration schemes depending on the length of an input sequence. Experimental evaluation shows that the proposed methods are often substantially more effective at calibrating probability estimates from modern sequential architectures for incomplete sequences across a range of application domains.
• Abstract（参考訳）: 多くのアプリケーションでは、正確なクラス確率推定が必要であるが、多くのタイプのモデルは、許容できる分類精度にもかかわらず、品質の悪い確率推定を生成する。 確率キャリブレーションは近年研究のホットな話題となっているが、その大半は、時系列的でないデータを調査している。 本稿では,データ列からクラス確率推定を生成するモデルの校正について考察し,不完全列から予測が得られた場合に着目した。 従来のキャリブレーション手法は,この課題に対して十分に表現できないことを示し,入力シーケンスの長さに応じてキャリブレーション方式を適用する手法を提案する。 実験により, 提案手法は, アプリケーション領域にまたがる不完全系列に対して, 最新の逐次アーキテクチャから推定される確率の算定に有効であることがわかった。

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