論文の概要: Improving model calibration with accuracy versus uncertainty optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.07923v1
• Date: Mon, 14 Dec 2020 20:19:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-08 14:22:46.318611
• Title: Improving model calibration with accuracy versus uncertainty optimization
• Title（参考訳）: 精度と不確かさの最適化によるモデル校正の改善
• Authors: Ranganath Krishnan, Omesh Tickoo
• Abstract要約: 適切に校正されたモデルは、その予測が確実であるときに正確であり、不正確な場合に高い不確実性を示すべきである。 精度と不確実性の関係を不確実性校正のアンカーとして活用する最適化手法を提案する。 平均場変動推定によるアプローチの実証と最先端手法との比較を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.056768055368384
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Obtaining reliable and accurate quantification of uncertainty estimates from deep neural networks is important in safety-critical applications. A well-calibrated model should be accurate when it is certain about its prediction and indicate high uncertainty when it is likely to be inaccurate. Uncertainty calibration is a challenging problem as there is no ground truth available for uncertainty estimates. We propose an optimization method that leverages the relationship between accuracy and uncertainty as an anchor for uncertainty calibration. We introduce a differentiable accuracy versus uncertainty calibration (AvUC) loss function that allows a model to learn to provide well-calibrated uncertainties, in addition to improved accuracy. We also demonstrate the same methodology can be extended to post-hoc uncertainty calibration on pretrained models. We illustrate our approach with mean-field stochastic variational inference and compare with state-of-the-art methods. Extensive experiments demonstrate our approach yields better model calibration than existing methods on large-scale image classification tasks under distributional shift.
• Abstract（参考訳）: 深層ニューラルネットワークによる不確実性推定の信頼性と精度の定量化は,安全性クリティカルな応用において重要である。 適切に校正されたモデルは、その予測が確実であるときに正確であり、不正確な場合に高い不確実性を示すべきである。 不確実性校正は、不確実性推定の根拠がないため、難しい問題である。 精度と不確実性の関係を不確実性校正のアンカーとして活用する最適化手法を提案する。 本稿では,不確実性校正(avuc)損失関数を用いて,精度の向上に加えて,不確実性が十分に調整されたモデルの学習を可能にする。 また,事前学習したモデル上でのポストホック不確実性校正にも,同様の手法を適用できることを実証した。 本手法を平均場確率的変分推定法で説明し,最先端手法と比較する。 大規模な画像分類タスクにおいて, 分布シフトによるモデルキャリブレーションが従来手法よりも優れていることを示す。

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