論文の概要: Bayesian Sampling Bias Correction: Training with the Right Loss Function

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.13798v1
• Date: Wed, 24 Jun 2020 15:10:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-17 09:59:14.764383
• Title: Bayesian Sampling Bias Correction: Training with the Right Loss Function
• Title（参考訳）: ベイズサンプリングバイアス補正:正しい損失関数を持つトレーニング
• Authors: L. Le Folgoc, V. Baltatzis, A. Alansary, S. Desai, A. Devaraj, S. Ellis, O. E. Martinez Manzanera, F. Kanavati, A. Nair, J. Schnabel and B. Glocker
• Abstract要約: 我々は、サンプリングバイアスの存在下でモデルを訓練するために損失関数の族を導出する。 例えば、病理の頻度がトレーニングデータセットのサンプリングレートと異なる場合や、マシンラーニングの実践者がトレーニングデータセットを再バランスする場合などだ。
• 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: We derive a family of loss functions to train models in the presence of sampling bias. Examples are when the prevalence of a pathology differs from its sampling rate in the training dataset, or when a machine learning practioner rebalances their training dataset. Sampling bias causes large discrepancies between model performance in the lab and in more realistic settings. It is omnipresent in medical imaging applications, yet is often overlooked at training time or addressed on an ad-hoc basis. Our approach is based on Bayesian risk minimization. For arbitrary likelihood models we derive the associated bias corrected loss for training, exhibiting a direct connection to information gain. The approach integrates seamlessly in the current paradigm of (deep) learning using stochastic backpropagation and naturally with Bayesian models. We illustrate the methodology on case studies of lung nodule malignancy grading.
• Abstract（参考訳）: 我々はサンプリングバイアスの存在下でモデルを訓練するために損失関数の族を導出する。 例えば、訓練データセットのサンプリング率と病理の流行が違う場合や、機械学習実践者がトレーニングデータセットを再バランスさせる場合などである。 サンプリングバイアスは、実験室でのモデルパフォーマンスとより現実的な設定の間に大きな相違を引き起こす。 医用画像アプリケーションで広く使われているが、訓練時間やアドホックな方法では見過ごされがちである。 我々のアプローチはベイズリスクの最小化に基づいている。 任意の確率モデルに対して、トレーニングのバイアス補正損失を導出し、情報ゲインへの直接的な接続を示す。 このアプローチは、確率的バックプロパゲーションを用いた(深い)学習の現在のパラダイムと、ベイズモデルと自然にシームレスに統合される。 本研究は肺結節悪性度評価のケーススタディについて述べる。

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