論文の概要: Failure Prediction by Confidence Estimation of Uncertainty-Aware Dirichlet Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.09865v1
• Date: Mon, 19 Oct 2020 21:06:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-05 21:03:47.203716
• Title: Failure Prediction by Confidence Estimation of Uncertainty-Aware Dirichlet Networks
• Title（参考訳）: 不確実性を考慮したディリクレネットワークの信頼度推定による故障予測
• Authors: Theodoros Tsiligkaridis
• Abstract要約: 不確実性を考慮したディープディリクレニューラルネットワークは、真のクラス確率計量における正しい予測と誤予測の信頼性の分離を改善できることが示されている。 不均衡とTCP制約を考慮に入れながら、予測信頼度と一致させることで、真のクラス確率を学習するための新しい基準を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.700873164609009
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reliably assessing model confidence in deep learning and predicting errors likely to be made are key elements in providing safety for model deployment, in particular for applications with dire consequences. In this paper, it is first shown that uncertainty-aware deep Dirichlet neural networks provide an improved separation between the confidence of correct and incorrect predictions in the true class probability (TCP) metric. Second, as the true class is unknown at test time, a new criterion is proposed for learning the true class probability by matching prediction confidence scores while taking imbalance and TCP constraints into account for correct predictions and failures. Experimental results show our method improves upon the maximum class probability (MCP) baseline and predicted TCP for standard networks on several image classification tasks with various network architectures.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングにおけるモデルの信頼性とエラーの予測を確実に評価することは、モデルデプロイメントの安全性を提供する上で重要な要素である。 本稿では,不確実性を考慮したディープディリクレニューラルネットワークが,真のクラス確率(TCP)測定値における正しい予測と誤予測の信頼性の分離を改良することを示した。 第二に、真のクラスがテスト時に未知であるため、不均衡とTCP制約を考慮に入れつつ予測信頼度を一致させ、真のクラス確率を学習するための新しい基準が提案される。 実験により,様々なネットワークアーキテクチャを用いた画像分類タスクにおいて,標準ネットワークの最大クラス確率(mcp)ベースラインと予測tcpを改良した。

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