Fugu-MT 論文翻訳(概要): Improved Predictive Uncertainty using Corruption-based Calibration

論文の概要: Improved Predictive Uncertainty using Corruption-based Calibration

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.03762v1
Date: Mon, 7 Jun 2021 16:27:18 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-06-08 18:31:35.761548
Title: Improved Predictive Uncertainty using Corruption-based Calibration
Title（参考訳）: 破損に基づく校正による予測不確かさの改善
Authors: Tiago Salvador, Vikram Voleti, Alexander Iannantuono, Adam Oberman
Abstract要約: モデル予測が正しいという信頼性/不確かさをデータ上で推定するための簡単なポストホック校正法を提案する。我々は、既知の腐敗の強度の異なるキャリブレーションセットを破損させることにより、サロゲート校正セットを合成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 64.49386167517582
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We propose a simple post hoc calibration method to estimate the confidence/uncertainty that a model prediction is correct on data with covariate shift, as represented by the large-scale corrupted data benchmark [Ovadia et al, 2019]. We achieve this by synthesizing surrogate calibration sets by corrupting the calibration set with varying intensities of a known corruption. Our method demonstrates significant improvements on the benchmark on a wide range of covariate shifts.
Abstract（参考訳）: 大規模データベンチマーク (ovadia et al, 2019) で示されるように,共変量シフトのデータに対してモデル予測が正しいという信頼度/不確実性を評価するための簡単なポストホック校正法を提案する。我々は、既知の腐敗の強度の異なるキャリブレーションセットを破損させることにより、サロゲート校正セットを合成する。本手法は,幅広い共変量シフトにおけるベンチマークの大幅な改善を示す。

関連論文リスト

Feature Clipping for Uncertainty Calibration [24.465567005078135]
現代のディープニューラルネットワーク(DNN)は、しばしば過剰な自信に悩まされ、誤校正につながる。この問題に対処するために,特徴クリッピング(FC)と呼ばれるポストホックキャリブレーション手法を提案する。 FCは特定の閾値に特徴値をクリップし、高い校正誤差サンプルのエントロピーを効果的に増加させる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-16T06:44:35Z)
Towards Certification of Uncertainty Calibration under Adversarial Attacks [96.48317453951418]
攻撃はキャリブレーションを著しく損なう可能性を示し, 対向的摂動下でのキャリブレーションにおける最悪のキャリブレーション境界として認定キャリブレーションを提案する。我々は,新しいキャリブレーション攻撃を提案し,テクスタディバーショナルキャリブレーショントレーニングによりモデルキャリブレーションを改善する方法を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-22T18:52:09Z)
Calibration by Distribution Matching: Trainable Kernel Calibration Metrics [56.629245030893685]
カーネルベースのキャリブレーションメトリクスを導入し、分類と回帰の両方で一般的なキャリブレーションの形式を統一・一般化する。これらの指標は、異なるサンプル推定を許容しており、キャリブレーションの目的を経験的リスク最小化に組み込むのが容易である。決定タスクにキャリブレーションメトリクスを調整し、正確な損失推定を行ない、後悔しない決定を行うための直感的なメカニズムを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-31T06:19:40Z)
Sharp Calibrated Gaussian Processes [58.94710279601622]
キャリブレーションされたモデルを設計するための最先端のアプローチは、ガウス過程の後方分散を膨らませることに依存している。本稿では,バニラガウス過程の後方分散にインスパイアされた計算を用いて,予測量子化を生成するキャリブレーション手法を提案する。我々のアプローチは合理的な仮定の下で校正されたモデルが得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-02-23T12:17:36Z)
Sample-dependent Adaptive Temperature Scaling for Improved Calibration [95.7477042886242]
ニューラルネットワークの誤りを補うポストホックアプローチは、温度スケーリングを実行することだ。入力毎に異なる温度値を予測し、信頼度と精度のミスマッチを調整することを提案する。 CIFAR10/100およびTiny-ImageNetデータセットを用いて,ResNet50およびWideResNet28-10アーキテクチャ上で本手法をテストする。
論文参考訳（メタデータ） (2022-07-13T14:13:49Z)
Revisiting Calibration for Question Answering [16.54743762235555]
従来のキャリブレーション評価はモデル信頼性の有用性を反映していないと論じる。モデルが誤った予測に低信頼を割り当て、正しい予測に高信頼を割り当てているかどうかをよりよく把握する新しい校正基準であるMacroCEを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-05-25T05:49:56Z)
Post-hoc Uncertainty Calibration for Domain Drift Scenarios [46.88826364244423]
既存のポストホックキャリブレーション手法は、ドメインシフト下での過信予測を高い精度で得ることを示した。ポストホックキャリブレーションステップを実行する前に、検証セットのサンプルに摂動を適用する簡単な戦略を紹介します。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-20T18:21:13Z)
Combining Ensembles and Data Augmentation can Harm your Calibration [33.94335246681807]
アンサンブルとデータ拡張を組み合わせることで、モデルのキャリブレーションを損なう可能性がある。我々は,アンサンブルやデータ拡張のみを個別に使用することよりも,精度とキャリブレーションの利得を高い精度で達成し,両世界のベストを達成できる簡単な補正を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-19T21:25:22Z)
Unsupervised Calibration under Covariate Shift [92.02278658443166]
ドメインシフト下でのキャリブレーションの問題を導入し、それに対処するための重要サンプリングに基づくアプローチを提案する。実世界のデータセットと合成データセットの両方において,本手法の有効性を評価し検討した。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-29T21:50:07Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。