論文の概要: Benchmarking Uncertainty Qualification on Biosignal Classification Tasks under Dataset Shift

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.09196v1
• Date: Thu, 16 Dec 2021 20:42:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-20 15:58:36.248833
• Title: Benchmarking Uncertainty Qualification on Biosignal Classification Tasks under Dataset Shift
• Title（参考訳）: データセットシフトによる生体信号分類課題の不確実性評価のベンチマーク
• Authors: Tong Xia, Jing Han, Cecilia Mascolo
• Abstract要約: そこで本研究では,生体信号のデータセットシフトを推定する際の不確実性を評価する枠組みを提案する。 特に、呼吸音と心電図信号に基づく3つの分類タスクを用いて、5つの代表的な不確実性判定方法のベンチマークを行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.15816241847314
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A biosignal is a signal that can be continuously measured from human bodies, such as respiratory sounds, heart activity (ECG), brain waves (EEG), etc, based on which, machine learning models have been developed with very promising performance for automatic disease detection and health status monitoring. However, dataset shift, i.e., data distribution of inference varies from the distribution of the training, is not uncommon for real biosignal-based applications. To improve the robustness, probabilistic models with uncertainty qualification are adapted to capture how reliable a prediction is. Yet, assessing the quality of the estimated uncertainty remains a challenge. In this work, we propose a framework to evaluate the capability of the estimated uncertainty in capturing different types of biosignal dataset shifts with various degrees. In particular, we use three classification tasks based on respiratory sounds and electrocardiography signals to benchmark five representative uncertainty qualification methods. Extensive experiments show that, although Ensemble and Bayesian models could provide relatively better uncertainty estimations under dataset shifts, all tested models fail to meet the promise in trustworthy prediction and model calibration. Our work paves the way for a comprehensive evaluation for any newly developed biosignal classifiers.
• Abstract（参考訳）: バイオシグナー(biosignal)は、呼吸音、心臓活動(ECG)、脳波(EEG)などの人体から連続的に測定できる信号であり、それに基づいて、自動疾患検出および健康状態モニタリングのための非常に有望なパフォーマンスを持つ機械学習モデルが開発された。 しかし、データセットシフト、すなわち推論のデータ分布はトレーニングの分布によって異なり、実際の生体信号ベースのアプリケーションでは珍しくない。 このロバスト性を改善するために、不確実性を持つ確率モデルを適用して、予測の信頼性を捉える。 しかし、推定の不確実性の品質を評価することは依然として課題である。 本研究では,様々な種類の生体信号データセットのシフトを様々な度合いで捉える際の不確実性の推定能力を評価する枠組みを提案する。 特に、呼吸音と心電図信号に基づく3つの分類タスクを用いて、5つの代表的な不確実性判定方法のベンチマークを行う。 大規模な実験により、EnsembleとBayesianモデルはデータセットシフトの下で比較的優れた不確実性推定を提供するが、全ての試験されたモデルは信頼に値する予測とモデルのキャリブレーションの約束を満たさないことが示された。 本研究は,新たに開発された生体信号分類器の総合的な評価方法である。

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