Fugu-MT 論文翻訳(概要): Logit-based Uncertainty Measure in Classification

論文の概要: Logit-based Uncertainty Measure in Classification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.02845v1
Date: Tue, 6 Jul 2021 19:07:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-07-09 04:55:02.581183
Title: Logit-based Uncertainty Measure in Classification
Title（参考訳）: 分類におけるロジットに基づく不確実性測定
Authors: Huiyu Wu and Diego Klabjan
Abstract要約: 我々は,ロジット不確実性と呼ばれる分類タスクに対して,新しい,信頼性が高く,不可知な不確実性尺度を導入する。この新たな不確実性対策は,従来の課題に対する不確実性対策よりも優れた性能を示すことを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 18.224344440110862
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We introduce a new, reliable, and agnostic uncertainty measure for classification tasks called logit uncertainty. It is based on logit outputs of neural networks. We in particular show that this new uncertainty measure yields a superior performance compared to existing uncertainty measures on different tasks, including out of sample detection and finding erroneous predictions. We analyze theoretical foundations of the measure and explore a relationship with high density regions. We also demonstrate how to test uncertainty using intermediate outputs in training of generative adversarial networks. We propose two potential ways to utilize logit-based uncertainty in real world applications, and show that the uncertainty measure outperforms.
Abstract（参考訳）: 我々は,ロジット不確実性と呼ばれる分類タスクに対して,新たに信頼性の高い不確実性尺度を導入する。これはニューラルネットワークのロジット出力に基づいている。特に, この新たな不確実性尺度は, サンプル検出や誤予測など, 様々なタスクにおける既存の不確実性対策に比べ, 優れた性能を示すことを示す。測定の理論的基礎を分析し,高密度領域との関係を探究する。また、生成的対向ネットワークのトレーニングにおいて中間出力を用いて不確実性をテストする方法を示す。実世界のアプリケーションにおいてロジットに基づく不確実性を利用するための2つの潜在的方法を提案する。

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