論文の概要: Improving Uncertainty Calibration via Prior Augmented Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.10803v1
• Date: Mon, 22 Feb 2021 07:02:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-24 00:30:19.726817
• Title: Improving Uncertainty Calibration via Prior Augmented Data
• Title（参考訳）: 事前増強データによる不確実性キャリブレーションの改善
• Authors: Jeffrey Willette, Juho Lee, Sung Ju Hwang
• Abstract要約: ニューラルネットワークは、普遍関数近似器として機能することで、複雑なデータ分布から学習することに成功した。 彼らはしばしば予測に自信過剰であり、不正確で誤った確率的予測に繋がる。 本稿では,モデルが不当に過信である特徴空間の領域を探索し,それらの予測のエントロピーをラベルの以前の分布に対して条件的に高める手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.88185136509654
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neural networks have proven successful at learning from complex data distributions by acting as universal function approximators. However, they are often overconfident in their predictions, which leads to inaccurate and miscalibrated probabilistic predictions. The problem of overconfidence becomes especially apparent in cases where the test-time data distribution differs from that which was seen during training. We propose a solution to this problem by seeking out regions of feature space where the model is unjustifiably overconfident, and conditionally raising the entropy of those predictions towards that of the prior distribution of the labels. Our method results in a better calibrated network and is agnostic to the underlying model structure, so it can be applied to any neural network which produces a probability density as an output. We demonstrate the effectiveness of our method and validate its performance on both classification and regression problems, applying it to recent probabilistic neural network models.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークは、普遍関数近似器として機能することで、複雑なデータ分布から学習することに成功した。 しかし、それらはしばしば予測を過信しており、不正確で誤った確率的予測をもたらす。 テストタイムのデータ分布がトレーニング中に見られたものと異なる場合、過信の問題が特に明らかになります。 本稿では, モデルが不当に過信である特徴空間の領域を探索し, ラベルの事前分布に対する予測のエントロピーを条件的に高めることにより, この問題に対する解決策を提案する。 提案手法は, モデル構造に依存しない, キャリブレーションの良いネットワークを実現するため, 確率密度を出力として生成する任意のニューラルネットワークに適用できる。 本手法の有効性を実証し,最近の確率的ニューラルネットワークモデルに適用し,分類問題と回帰問題の両方においてその性能を検証する。

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