論文の概要: Parameterized Temperature Scaling for Boosting the Expressive Power in Post-Hoc Uncertainty Calibration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.12182v1
• Date: Wed, 24 Feb 2021 10:18:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-25 13:42:54.509053
• Title: Parameterized Temperature Scaling for Boosting the Expressive Power in Post-Hoc Uncertainty Calibration
• Title（参考訳）: ポストホック不確かさ校正における表現力増強のためのパラメータ化温度スケーリング
• Authors: Christian Tomani, Daniel Cremers, Florian Buettner
• Abstract要約: 我々は新しいキャリブレーション手法であるパラメタライズド温度スケーリング(PTS)を導入する。 最新のポストホックキャリブレータの精度保持性能は、その本質的な表現力によって制限されることを実証します。 当社の新しい精度保存手法が,多数のモデルアーキテクチャやデータセット,メトリクスにおいて,既存のアルゴリズムを一貫して上回っていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.568461777747515
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We address the problem of uncertainty calibration and introduce a novel calibration method, Parametrized Temperature Scaling (PTS). Standard deep neural networks typically yield uncalibrated predictions, which can be transformed into calibrated confidence scores using post-hoc calibration methods. In this contribution, we demonstrate that the performance of accuracy-preserving state-of-the-art post-hoc calibrators is limited by their intrinsic expressive power. We generalize temperature scaling by computing prediction-specific temperatures, parameterized by a neural network. We show with extensive experiments that our novel accuracy-preserving approach consistently outperforms existing algorithms across a large number of model architectures, datasets and metrics.
• Abstract（参考訳）: 不確実性校正の問題に対処し,新しい校正法であるパラメトリズド温度スケーリング(pts)を導入する。 標準的なディープニューラルネットワークは、典型的には未調整の予測を出力し、ポストホックキャリブレーション法を用いてキャリブレーションされた信頼性スコアに変換できる。 本研究は, 精度保存型ポストホックキャリブレータの性能が本質的な表現力によって制限されることを実証する。 ニューラルネットワークによってパラメータ化された予測特異的温度を計算し、温度スケーリングを一般化する。 当社の新しい精度保存手法が,多数のモデルアーキテクチャやデータセット,メトリクスにおいて,既存のアルゴリズムを一貫して上回っていることを示す。

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