論文の概要: Model Rectification via Unknown Unknowns Extraction from Deployment Samples

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.04145v1
• Date: Mon, 8 Feb 2021 11:46:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-09 16:12:25.983679
• Title: Model Rectification via Unknown Unknowns Extraction from Deployment Samples
• Title（参考訳）: 展開サンプルからの未知未知数抽出によるモデル整流
• Authors: Bruno Abrahao, Zheng Wang, Haider Ahmed, Yuchen Zhu
• Abstract要約: 本稿では, 訓練後のモデル修正を, 教師付き方式で実施することを目的とした, 汎用的なアルゴリズムフレームワークを提案する。 RTSCVは未知の未知(u.u.s)を抽出する RTSCVは最先端のアプローチよりも一貫して優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.0497115494227
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Model deficiency that results from incomplete training data is a form of structural blindness that leads to costly errors, oftentimes with high confidence. During the training of classification tasks, underrepresented class-conditional distributions that a given hypothesis space can recognize results in a mismatch between the model and the target space. To mitigate the consequences of this discrepancy, we propose Random Test Sampling and Cross-Validation (RTSCV) as a general algorithmic framework that aims to perform a post-training model rectification at deployment time in a supervised way. RTSCV extracts unknown unknowns (u.u.s), i.e., examples from the class-conditional distributions that a classifier is oblivious to, and works in combination with a diverse family of modern prediction models. RTSCV augments the training set with a sample of the test set (or deployment data) and uses this redefined class layout to discover u.u.s via cross-validation, without relying on active learning or budgeted queries to an oracle. We contribute a theoretical analysis that establishes performance guarantees based on the design bases of modern classifiers. Our experimental evaluation demonstrates RTSCV's effectiveness, using 7 benchmark tabular and computer vision datasets, by reducing a performance gap as large as 41% from the respective pre-rectification models. Last we show that RTSCV consistently outperforms state-of-the-art approaches.
• Abstract（参考訳）: 不完全なトレーニングデータから生じるモデル不足は、コストのかかるエラーにつながる構造的盲点の一形態であり、しばしば高い信頼性を持つ。 分類タスクのトレーニング中に、与えられた仮説空間がモデルと対象空間の間のミスマッチの結果を認識することができるクラス条件分布を過小評価する。 そこで,本研究では,展開時のトレーニング後のモデル整合を監督的に行うための汎用アルゴリズムフレームワークとして,Random Test Sampling and Cross-Validation(RTSCV)を提案する。 RTSCVは未知の未知物(u.u.s)、すなわち分類器が不明瞭であるクラス条件分布の例を抽出し、多様な現代予測モデルと組み合わせて機能する。 RTSCVは、テストセット(またはデプロイメントデータ)のサンプルでトレーニングセットを拡張し、この再定義されたクラスレイアウトを使用して、クロスバリデーション(cross-validation)を通じてU.u.sを検出する。 我々は,現代の分類器の設計ベースに基づく性能保証を確立する理論的解析を行う。 実験により,各事前修正モデルから最大41%の性能ギャップを減らし,7つのベンチマーク表とコンピュータビジョンデータセットを用いてRTSCVの有効性を実証した。 最後に、RTSCVは最先端のアプローチよりも一貫して優れていることを示す。

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