論文の概要: DBCal: Density Based Calibration of classifier predictions for uncertainty quantification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.00150v1
• Date: Fri, 1 Apr 2022 01:03:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-04 13:54:46.751515
• Title: DBCal: Density Based Calibration of classifier predictions for uncertainty quantification
• Title（参考訳）: DBCal:不確実性定量化のための分類器予測の密度に基づく校正
• Authors: Alex Hagen, Karl Pazdernik, Nicole LaHaye, Marjolein Oostrom
• Abstract要約: 本稿では,機械学習手法を用いて予測の不確かさを定量化する手法を提案する。 提案手法は,2つのニューラルネットワークの出力が正しい確率を正確に推定する。
• 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: Measurement of uncertainty of predictions from machine learning methods is important across scientific domains and applications. We present, to our knowledge, the first such technique that quantifies the uncertainty of predictions from a classifier and accounts for both the classifier's belief and performance. We prove that our method provides an accurate estimate of the probability that the outputs of two neural networks are correct by showing an expected calibration error of less than 0.2% on a binary classifier, and less than 3% on a semantic segmentation network with extreme class imbalance. We empirically show that the uncertainty returned by our method is an accurate measurement of the probability that the classifier's prediction is correct and, therefore has broad utility in uncertainty propagation.
• Abstract（参考訳）: 機械学習手法による予測の不確実性の測定は、科学的領域や応用において重要である。 我々は,分類器からの予測の不確かさを定量化し,分類器の信念と性能の両方を考慮に入れた最初の手法を提案する。 本手法は、2つのニューラルネットワークの出力が2つの分類器で0.2%未満の予測校正誤差を示し、極端なクラス不均衡を持つ意味セグメンテーションネットワーク上で3%未満の精度で正しい確率を推定できることを実証する。 本手法により得られた不確実性は,分類器の予測が正しい確率の正確な測定であり,不確実性伝播に広く有効であることを示す。

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