論文の概要: A Principled Approach to Failure Analysis and Model Repairment: Demonstration in Medical Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.12347v1
• Date: Sat, 25 Sep 2021 12:04:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-28 16:01:39.647404
• Title: A Principled Approach to Failure Analysis and Model Repairment: Demonstration in Medical Imaging
• Title（参考訳）: 故障解析とモデル修復の原理的アプローチ:医用画像における実証
• Authors: Thomas Henn, Yasukazu Sakamoto, Cl\'ement Jacquet, Shunsuke Yoshizawa, Masamichi Andou, Stephen Tchen, Ryosuke Saga, Hiroyuki Ishihara, Katsuhiko Shimizu, Yingzhen Li and Ryutaro Tanno
• Abstract要約: マシンラーニングモデルは通常、デプロイ後の予期せぬ失敗を示す。 私たちは2つの重要な質問に答えることで、このプロセスの標準化と原則の導入を目指しています。 そこで本研究では,タイプ内および型間一般化の測定により,特定された障害タイプの品質を検証できることを示唆する。 我々は,以前に正しいデータの性能を維持しつつ,失敗タイプに対して高い精度を達成できた場合,モデルを修復すると考えることができると論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.732665048388041
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Machine learning models commonly exhibit unexpected failures post-deployment due to either data shifts or uncommon situations in the training environment. Domain experts typically go through the tedious process of inspecting the failure cases manually, identifying failure modes and then attempting to fix the model. In this work, we aim to standardise and bring principles to this process through answering two critical questions: (i) how do we know that we have identified meaningful and distinct failure types?; (ii) how can we validate that a model has, indeed, been repaired? We suggest that the quality of the identified failure types can be validated through measuring the intra- and inter-type generalisation after fine-tuning and introduce metrics to compare different subtyping methods. Furthermore, we argue that a model can be considered repaired if it achieves high accuracy on the failure types while retaining performance on the previously correct data. We combine these two ideas into a principled framework for evaluating the quality of both the identified failure subtypes and model repairment. We evaluate its utility on a classification and an object detection tasks. Our code is available at https://github.com/Rokken-lab6/Failure-Analysis-and-Model-Repairment
• Abstract（参考訳）: マシンラーニングモデルは通常、データシフトやトレーニング環境での異常な状況のために、デプロイ後の予期せぬ失敗を示す。 ドメインの専門家は通常、手動で障害ケースを検査し、障害モードを特定し、モデルを修正しようとする、面倒なプロセスを経ます。 本研究では,2つの重要な疑問に答えることによって,このプロセスの標準化と原則の導入を目指しています。 i) 意味があり、異なる障害タイプを特定できたことをどうやって知るか。 ; (ii)モデルが実際に修復されたことをどうやって検証できますか? 細調整後の型内および型間一般化を計測し,異なるサブタイピング手法を比較するための指標を導入することにより,識別された障害タイプの品質を検証することを提案する。 さらに,先行したデータの性能を維持しつつ,障害タイプに対して高い精度を達成すれば,モデルが修復されると考えることもできる。 これら2つのアイデアを,特定された障害サブタイプとモデル修復の両方の品質を評価するための原則付きフレームワークに組み合わせる。 分類とオブジェクト検出タスクにおいて,その有用性を評価する。 私たちのコードはhttps://github.com/Rokken-lab6/Failure-Analysis-and-Model-Repairmentで利用可能です。

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