論文の概要: Calibrated and Sharp Uncertainties in Deep Learning via Density Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.07184v3
• Date: Tue, 13 May 2025 05:08:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-18 16:36:57.390221
• Title: Calibrated and Sharp Uncertainties in Deep Learning via Density Estimation
• Title（参考訳）: 密度推定によるディープラーニングにおける校正とシャープの不確かさ
• Authors: Volodymyr Kuleshov, Shachi Deshpande,
• Abstract要約: 本稿では, キャリブレーションが重要であり, 維持が容易であることを論じる。 校正されたモデルを生成する再校正に基づく簡単なトレーニング手順を導入し、全体的な性能を犠牲にしない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.209143402485406
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate probabilistic predictions can be characterized by two properties -- calibration and sharpness. However, standard maximum likelihood training yields models that are poorly calibrated and thus inaccurate -- a 90% confidence interval typically does not contain the true outcome 90% of the time. This paper argues that calibration is important in practice and is easy to maintain by performing low-dimensional density estimation. We introduce a simple training procedure based on recalibration that yields calibrated models without sacrificing overall performance; unlike previous approaches, ours ensures the most general property of distribution calibration and applies to any model, including neural networks. We formally prove the correctness of our procedure assuming that we can estimate densities in low dimensions and we establish uniform convergence bounds. Our results yield empirical performance improvements on linear and deep Bayesian models and suggest that calibration should be increasingly leveraged across machine learning. We release a library that implements our methods along with a blog post here: https://shachideshpande.github.io/blog-distribution-calibration/.
• Abstract（参考訳）: 正確な確率予測は、キャリブレーションとシャープネスという2つの特性によって特徴づけられる。しかし、標準的な最大極大トレーニングでは、キャリブレーションが不十分で、したがって不正確なモデルが得られる。90%の信頼区間は通常、真の結果90%を含まない。 本稿では, キャリブレーションが重要であり, 低次元密度推定を行うことで維持し易いことを論じる。 従来の手法とは異なり,本手法は分布キャリブレーションの最も一般的な性質を保証し,ニューラルネットワークを含む任意のモデルに適用する。 我々は、低次元の密度を推定できると仮定し、一様収束境界を確立するという手順の正しさを正式に証明する。 その結果,線形ベイズモデルと深部ベイズモデルにおける実験的性能向上が達成され,機械学習におけるキャリブレーションの活用が促進されることが示唆された。 https://shachideshpande.github.io/blog-distribution-calibration/。

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