論文の概要: A Study on Mitigating Hard Boundaries of Decision-Tree-based Uncertainty Estimates for AI Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.03263v1
• Date: Mon, 10 Jan 2022 10:29:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-11 14:48:23.348761
• Title: A Study on Mitigating Hard Boundaries of Decision-Tree-based Uncertainty Estimates for AI Models
• Title（参考訳）: aiモデルにおける決定木に基づく不確実性推定のハードバウンダリ緩和に関する研究
• Authors: Pascal Gerber, Lisa J\"ockel, Michael Kl\"as
• Abstract要約: 不確実性ラッパーは、入力品質に関連する不確実性をクラスタ化するための決定木アプローチを使用し、異なる不確実性クラスタに厳密に入力を割り当てる。 我々の目標は、解釈可能性、ランタイムの複雑さ、予測性能を維持しながら、ハードな決定境界を緩和するアプローチに置き換えることです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Outcomes of data-driven AI models cannot be assumed to be always correct. To estimate the uncertainty in these outcomes, the uncertainty wrapper framework has been proposed, which considers uncertainties related to model fit, input quality, and scope compliance. Uncertainty wrappers use a decision tree approach to cluster input quality related uncertainties, assigning inputs strictly to distinct uncertainty clusters. Hence, a slight variation in only one feature may lead to a cluster assignment with a significantly different uncertainty. Our objective is to replace this with an approach that mitigates hard decision boundaries of these assignments while preserving interpretability, runtime complexity, and prediction performance. Five approaches were selected as candidates and integrated into the uncertainty wrapper framework. For the evaluation based on the Brier score, datasets for a pedestrian detection use case were generated using the CARLA simulator and YOLOv3. All integrated approaches achieved a softening, i.e., smoothing, of uncertainty estimation. Yet, compared to decision trees, they are not so easy to interpret and have higher runtime complexity. Moreover, some components of the Brier score impaired while others improved. Most promising regarding the Brier score were random forests. In conclusion, softening hard decision tree boundaries appears to be a trade-off decision.
• Abstract（参考訳）: データ駆動型AIモデルの成果は常に正しいとは考えられない。 これらの結果の不確実性を評価するために、モデル適合性、入力品質、スコープコンプライアンスに関する不確実性を考慮した不確実性ラッパーフレームワークが提案されている。 不確実性ラッパーは、クラスタの入力品質に関連する不確実性に決定木アプローチを使い、特定の不確実性クラスタに厳密に入力を割り当てる。 したがって、1つの特徴のわずかな変化は、かなり異なる不確実性を持つクラスタ割り当てにつながる可能性がある。 我々の目標は、解釈可能性、ランタイムの複雑さ、予測性能を維持しながら、これらの割り当てのハードな決定境界を緩和するアプローチに置き換えることです。 5つのアプローチが候補として選ばれ、不確実性ラッパーフレームワークに統合された。 brierスコアに基づく評価では,carlaシミュレータとyolov3を用いて歩行者検出ユースケースのデータセットを作成した。 すべての統合アプローチは、不確実性推定の軟化、すなわち平滑化を達成した。 しかし、決定木と比較すると、解釈は簡単ではなく、実行時の複雑さが高い。 さらに、ブライアスコアの一部が故障し、他の部分も改善した。 ブライアのスコアで最も有望なのは無作為な森林だった。 結論として,硬い決定木の境界の軟化はトレードオフ決定であると考えられる。

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