論文の概要: MACEst: The reliable and trustworthy Model Agnostic Confidence Estimator

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.01531v1
• Date: Thu, 2 Sep 2021 14:34:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-06 13:55:45.653040
• Title: MACEst: The reliable and trustworthy Model Agnostic Confidence Estimator
• Title（参考訳）: macest: 信頼できる信頼できるモデル非依存の信頼評価者
• Authors: Rhys Green, Matthew Rowe, Alberto Polleri
• Abstract要約: 我々は、標準的な機械学習ポイント予測アルゴリズムに基づく信頼度推定は、基本的に欠陥があると主張している。 MACEstは信頼性と信頼性の高い信頼度推定を提供するモデル非依存信頼度推定器である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.17188280334580192
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reliable Confidence Estimates are hugely important for any machine learning model to be truly useful. In this paper, we argue that any confidence estimates based upon standard machine learning point prediction algorithms are fundamentally flawed and under situations with a large amount of epistemic uncertainty are likely to be untrustworthy. To address these issues, we present MACEst, a Model Agnostic Confidence Estimator, which provides reliable and trustworthy confidence estimates. The algorithm differs from current methods by estimating confidence independently as a local quantity which explicitly accounts for both aleatoric and epistemic uncertainty. This approach differs from standard calibration methods that use a global point prediction model as a starting point for the confidence estimate.
• Abstract（参考訳）: 信頼できる信頼度推定は、どんな機械学習モデルでも本当に役に立つことがとても重要です。 本稿では、標準機械学習ポイント予測アルゴリズムに基づく信頼度推定は、基本的に欠陥があり、認識の不確実性が多すぎる状況下では、信頼性に欠ける可能性が高いと論じる。 これらの問題に対処するために、信頼性と信頼性の高い信頼度推定を提供するモデル非依存信頼度推定器であるMACEstを紹介する。 このアルゴリズムは、局所的な量として独立に信頼度を推定することで現在の方法とは異なる。 この手法は、信頼度推定の出発点としてグローバルポイント予測モデルを使用する標準校正法とは異なる。

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