論文の概要: Data Uncertainty without Prediction Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.11858v1
• Date: Mon, 25 Apr 2022 13:26:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-27 12:15:25.902638
• Title: Data Uncertainty without Prediction Models
• Title（参考訳）: 予測モデルのないデータ不確実性
• Authors: Bongjoon Park, Eunkyung Koh
• Abstract要約: 予測モデルを明示的に使用せずに、距離重み付きクラス不純物という不確実性推定手法を提案する。 距離重み付きクラス不純物は予測モデルによらず効果的に機能することを確認した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8223798883838329
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Data acquisition processes for machine learning are often costly. To construct a high-performance prediction model with fewer data, a degree of difficulty in prediction is often deployed as the acquisition function in adding a new data point. The degree of difficulty is referred to as uncertainty in prediction models. We propose an uncertainty estimation method named a Distance-weighted Class Impurity without explicit use of prediction models. We estimated uncertainty using distances and class impurities around the location, and compared it with several methods based on prediction models for uncertainty estimation by active learning tasks. We verified that the Distance-weighted Class Impurity works effectively regardless of prediction models.
• Abstract（参考訳）: 機械学習のデータ取得プロセスは、しばしばコストがかかる。 少ないデータで高性能な予測モデルを構築するために、新しいデータポイントを追加する際に、取得関数として予測の難易度をしばしば展開する。 難易度は予測モデルにおける不確実性と呼ばれる。 予測モデルの明示的利用を伴わない,距離重み付きクラス不純物という不確実性推定手法を提案する。 そこで本研究では,その位置に関する距離とクラス不純物を用いて不確かさを推定し,アクティブな学習タスクによる不確かさ推定の予測モデルに基づくいくつかの手法と比較した。 距離重み付きクラス不純物は予測モデルによらず効果的に機能することを確認した。

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