論文の概要: Simple Calibration via Geodesic Kernels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.13001v9
• Date: Wed, 04 Jun 2025 23:15:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-13 15:43:06.144447
• Title: Simple Calibration via Geodesic Kernels
• Title（参考訳）: 測地線カーネルによる簡易校正
• Authors: Jayanta Dey, Haoyin Xu, Ashwin De Silva, Joshua T. Vogelstein,
• Abstract要約: 決定の森やディープニューラルネットワークのような深い差別的アプローチは、最近、多くの重要な現実世界のシナリオで応用を見出した。 しかし、これらの学習アルゴリズムを安全クリティカルなアプリケーションにデプロイすることは、特に分布内領域と分布外領域の両方のキャリブレーションを確保することに懸念を生じさせる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.999034479498889
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep discriminative approaches, such as decision forests and deep neural networks, have recently found applications in many important real-world scenarios. However, deploying these learning algorithms in safety-critical applications raises concerns, particularly when it comes to ensuring calibration for both in-distribution and out-of-distribution regions. Many popular methods for in-distribution (ID) calibration, such as isotonic and Platt's sigmoidal regression, exhibit adequate ID calibration performance. However, these methods are not calibrated for the entire feature space, leading to overconfidence in the out-of-distribution (OOD) region. Existing OOD calibration methods generally exhibit poor ID calibration. In this paper, we jointly address the ID and OOD problems. We leveraged the fact that deep models learn to partition feature space into a union of polytopes, that is, flat-sided geometric objects. We introduce a geodesic distance to measure the distance between these polytopes and further distinguish samples within the same polytope using a Gaussian kernel. Our experiments on both tabular and vision benchmarks show that the proposed approaches, namely Kernel Density Forest (KDF) and Kernel Density Network (KDN), obtain well-calibrated posteriors for both ID and OOD samples, while mostly preserving the classification accuracy and extrapolating beyond the training data to handle OOD inputs appropriately.
• Abstract（参考訳）: 決定の森やディープニューラルネットワークのような深い差別的アプローチは、最近、多くの重要な現実世界のシナリオで応用を見出した。 しかし、これらの学習アルゴリズムを安全クリティカルなアプリケーションにデプロイすることは、特に分布内領域と分布外領域の両方のキャリブレーションを確保することに懸念を生じさせる。 アイソトニックやプラットのシグモイドレグレッションといった,IDキャリブレーション(IDキャリブレーション)のための多くの一般的な手法は,適切なIDキャリブレーション性能を示す。 しかし、これらの手法は機能空間全体に対して校正されていないため、アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)領域の過信につながる。 既存のOODキャリブレーション法では、一般的にIDキャリブレーションが不十分である。 本稿では,ID問題とOOD問題に共同で対処する。 私たちは、深いモデルが特徴空間をポリトープの結合、すなわち平面的な幾何学的対象に分割することを学習したという事実を活用しました。 我々はこれらのポリトープ間の距離を測る測地線距離を導入し、さらにガウス核を用いて同じポリトープ内のサンプルを識別する。 表と視力のベンチマークにより,提案手法,すなわちKDF (Kernel Density Forest) とKDN (Kernel Density Network) が,IDとOODの両方のサンプルに対してよく校正された後部を取得できることを示した。

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