Fugu-MT 論文翻訳(概要): Sequential Drift Detection in Deep Learning Classifiers

論文の概要: Sequential Drift Detection in Deep Learning Classifiers

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.16109v1
Date: Fri, 31 Jul 2020 14:46:21 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-04 06:10:32.114228
Title: Sequential Drift Detection in Deep Learning Classifiers
Title（参考訳）: ディープラーニング分類器における逐次ドリフト検出
Authors: Samuel Ackerman, Parijat Dube, Eitan Farchi
Abstract要約: ニューラルネットワーク埋め込みを用いて、適切な逐次決定フレームワーク内でドリフト検出を定式化することにより、データのドリフトを検出する。本稿では,この2つの関心事のバランスをとるアルゴリズムの能力を評価する損失関数を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.022057598291766
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We utilize neural network embeddings to detect data drift by formulating the drift detection within an appropriate sequential decision framework. This enables control of the false alarm rate although the statistical tests are repeatedly applied. Since change detection algorithms naturally face a tradeoff between avoiding false alarms and quick correct detection, we introduce a loss function which evaluates an algorithm's ability to balance these two concerns, and we use it in a series of experiments.
Abstract（参考訳）: ニューラルネットワーク埋め込みを用いて,適切な逐次決定枠組み内でドリフト検出を定式化し,データドリフトの検出を行う。これにより、統計検査を繰り返し適用しながらも、誤報率の制御が可能となる。変更検出アルゴリズムは,誤報の回避と迅速な検出のトレードオフに自然に直面するため,これら2つの懸念のバランスをとるアルゴリズムの能力を評価する損失関数を導入し,一連の実験で使用する。

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