論文の概要: Training Uncertainty-Aware Classifiers with Conformalized Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.05878v1
• Date: Thu, 12 May 2022 05:08:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-13 12:26:12.980653
• Title: Training Uncertainty-Aware Classifiers with Conformalized Deep Learning
• Title（参考訳）: 等角化深層学習を用いた不確かさ認識分類器の訓練
• Authors: Bat-Sheva Einbinder, Yaniv Romano, Matteo Sesia, Yanfei Zhou
• Abstract要約: ディープニューラルネットワークは、データ内の隠れパターンを検出し、それらを活用して予測する強力なツールであるが、不確実性を理解するように設計されていない。 我々は予測力を犠牲にすることなく、より信頼性の高い不確実性推定を導出できる新しいトレーニングアルゴリズムを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.837881800517111
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Deep neural networks are powerful tools to detect hidden patterns in data and leverage them to make predictions, but they are not designed to understand uncertainty and estimate reliable probabilities. In particular, they tend to be overconfident. We address this problem by developing a novel training algorithm that can lead to more dependable uncertainty estimates, without sacrificing predictive power. The idea is to mitigate overconfidence by minimizing a loss function, inspired by advances in conformal inference, that quantifies model uncertainty by carefully leveraging hold-out data. Experiments with synthetic and real data demonstrate this method leads to smaller conformal prediction sets with higher conditional coverage, after exact calibration with hold-out data, compared to state-of-the-art alternatives.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークは、データの隠れたパターンを検出して予測を行う強力なツールだが、不確実性を理解し、信頼できる確率を推定するように設計されていない。 特に、自信過剰な傾向にある。 我々は,予測力を犠牲にすることなく,より信頼性の高い不確実性推定を可能にする新しい学習アルゴリズムを開発することでこの問題に対処した。 共形推論の進歩に触発された損失関数を最小化し、ホールドアウトデータを慎重に活用することでモデルの不確かさを定量化する。 合成データと実データを用いた実験では、最先端の代替案と比較して、ホールドアウトデータによる正確なキャリブレーション後、条件付きカバレッジの高いコンフォメーション予測セットがより小さいことが示されている。

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