論文の概要: Posterior Probability Matters: Doubly-Adaptive Calibration for Neural Predictions in Online Advertising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.07295v1
• Date: Sun, 15 May 2022 14:27:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-18 06:21:46.715789
• Title: Posterior Probability Matters: Doubly-Adaptive Calibration for Neural Predictions in Online Advertising
• Title（参考訳）: 後天確率問題:オンライン広告における神経予測の二重適応校正
• Authors: Penghui Wei, Weimin Zhang, Ruijie Hou, Jinquan Liu, Shaoguo Liu, Liang Wang, Bo Zheng
• Abstract要約: 手法は、モデル予測を後部確率に後処理することを目的としている。 AdaCalibは、モデル予測をキャリブレーションするためにイソトニック関数ファミリーを学ぶ。 実験では、AdaCalibが校正性能を大幅に改善することを確認した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.437012696626654
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Predicting user response probabilities is vital for ad ranking and bidding. We hope that predictive models can produce accurate probabilistic predictions that reflect true likelihoods. Calibration techniques aims to post-process model predictions to posterior probabilities. Field-level calibration -- which performs calibration w.r.t. to a specific field value -- is fine-grained and more practical. In this paper we propose a doubly-adaptive approach AdaCalib. It learns an isotonic function family to calibrate model predictions with the guidance of posterior statistics, and field-adaptive mechanisms are designed to ensure that the posterior is appropriate for the field value to be calibrated. Experiments verify that AdaCalib achieves significant improvement on calibration performance. It has been deployed online and beats previous approach.
• Abstract（参考訳）: ユーザの反応確率の予測は、広告のランキングと入札に不可欠である。 予測モデルが真の確率を反映した正確な確率予測を生み出すことを願っている。 キャリブレーション技術は、後確率に対するプロセス後モデル予測を目的としている。 特定のフィールド値に対してキャリブレーションを行うフィールドレベルのキャリブレーションは、きめ細かでより実用的です。 本稿では,二重適応アプローチ adacalib を提案する。 後続統計のガイダンスを用いてモデル予測を校正する等調関数群を学習し, フィールド値の校正に後方適応機構が適切であることを保証するために, フィールド適応機構を設計する。 実験では、AdaCalibが校正性能を大幅に改善することを確認した。 オンラインに展開されており、以前のアプローチを上回っている。

関連論文リスト

• Confidence-Aware Multi-Field Model Calibration [39.44356123378625]
  フィールド対応キャリブレーションは、異なる特徴フィールド値のモデル出力を調整することで、きめ細かい広告要求を満たすことができる。 本稿では,サンプル統計から得られた信頼度に基づいてキャリブレーション強度を適応的に調整する,信頼性を考慮したマルチフィールドキャリブレーション手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-27T16:24:28Z)
• Calibration by Distribution Matching: Trainable Kernel Calibration Metrics [56.629245030893685]
  カーネルベースのキャリブレーションメトリクスを導入し、分類と回帰の両方で一般的なキャリブレーションの形式を統一・一般化する。 これらの指標は、異なるサンプル推定を許容しており、キャリブレーションの目的を経験的リスク最小化に組み込むのが容易である。 決定タスクにキャリブレーションメトリクスを調整し、正確な損失推定を行ない、後悔しない決定を行うための直感的なメカニズムを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-31T06:19:40Z)
• Faster Recalibration of an Online Predictor via Approachability [12.234317585724868]
  本稿では,オンラインの予測モデルを校正せず,その予測を校正した予測に変換する手法を提案する。 提案アルゴリズムは,従来の手法であるarXiv:1607.03594よりも高速にキャリブレーションと精度を達成し,オンライン設定におけるキャリブレーション誤差と精度との柔軟なトレードオフを提供する最初のアルゴリズムである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-25T20:59:48Z)
• Boldness-Recalibration for Binary Event Predictions [0.0]
  理想的には、確率予測は(i)よく校正され、(ii)正確であり、(iii)大胆な、すなわち、意思決定に十分な情報を伝達する。 キャリブレーションと大胆さの間には根本的な緊張があり、予測が過度に慎重になったらキャリブレーションの指標が高くなる可能性がある。 本研究の目的は,キャリブレーション評価のためのベイズモデル選択に基づくアプローチと,大胆度補正のための戦略を開発することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-05T18:14:47Z)
• Calibration of Neural Networks [77.34726150561087]
  本稿では,ニューラルネットワークの文脈における信頼性校正問題について調査する。 我々は,問題文,キャリブレーション定義,評価に対する異なるアプローチについて分析する。 実験実験では、様々なデータセットとモデルをカバーし、異なる基準に従って校正方法を比較する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-19T20:27:51Z)
• Sharp Calibrated Gaussian Processes [58.94710279601622]
  キャリブレーションされたモデルを設計するための最先端のアプローチは、ガウス過程の後方分散を膨らませることに依存している。 本稿では,バニラガウス過程の後方分散にインスパイアされた計算を用いて,予測量子化を生成するキャリブレーション手法を提案する。 我々のアプローチは合理的な仮定の下で校正されたモデルが得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-23T12:17:36Z)
• Calibrated Selective Classification [34.08454890436067]
  そこで我々は,「不確か」な不確実性のある例を拒否する手法を提案する。 本稿では,選択的校正モデル学習のためのフレームワークを提案する。そこでは,任意のベースモデルの選択的校正誤差を改善するために,個別のセレクタネットワークを訓練する。 われわれは,複数画像分類と肺癌リスク評価におけるアプローチの実証的効果を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-25T13:31:09Z)
• T-Cal: An optimal test for the calibration of predictive models [49.11538724574202]
  有限検証データセットを用いた予測モデルの誤校正を仮説検証問題として検討する。 誤校正の検出は、クラスの条件付き確率が予測の十分滑らかな関数である場合にのみ可能である。 我々は、$ell$-Expected Error(ECE)のデバイアスドプラグイン推定器に基づくキャリブレーションのためのミニマックステストであるT-Calを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-03T16:58:54Z)
• Unsupervised Calibration under Covariate Shift [92.02278658443166]
  ドメインシフト下でのキャリブレーションの問題を導入し、それに対処するための重要サンプリングに基づくアプローチを提案する。 実世界のデータセットと合成データセットの両方において,本手法の有効性を評価し検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-29T21:50:07Z)
• Individual Calibration with Randomized Forecasting [116.2086707626651]
  予測値がランダムに設定された場合,各サンプルのキャリブレーションは回帰設定で可能であることを示す。 我々は、個別の校正を強制する訓練目標を設計し、それをランダム化された回帰関数の訓練に使用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-18T05:53:10Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。