論文の概要: Confidence estimation of classification based on the distribution of the neural network output layer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.07745v1
• Date: Fri, 14 Oct 2022 12:32:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-17 16:33:55.485424
• Title: Confidence estimation of classification based on the distribution of the neural network output layer
• Title（参考訳）: ニューラルネットワーク出力層の分布に基づく分類の信頼度推定
• Authors: Abdel Aziz Taha, Leonhard Hennig, Petr Knoth
• Abstract要約: 現実の世界における予測モデルの適用を防ぐための最も一般的な問題の1つは一般化の欠如である。 ニューラルネットワーク分類モデルにより生成された特定の予測の不確かさを推定する新しい手法を提案する。 提案手法は,この予測に対応するロジット値の分布に基づいて,特定の予測の信頼性を推定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.529188601556233
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: One of the most common problems preventing the application of prediction models in the real world is lack of generalization: The accuracy of models, measured in the benchmark does repeat itself on future data, e.g. in the settings of real business. There is relatively little methods exist that estimate the confidence of prediction models. In this paper, we propose novel methods that, given a neural network classification model, estimate uncertainty of particular predictions generated by this model. Furthermore, we propose a method that, given a model and a confidence level, calculates a threshold that separates prediction generated by this model into two subsets, one of them meets the given confidence level. In contrast to other methods, the proposed methods do not require any changes on existing neural networks, because they simply build on the output logit layer of a common neural network. In particular, the methods infer the confidence of a particular prediction based on the distribution of the logit values corresponding to this prediction. The proposed methods constitute a tool that is recommended for filtering predictions in the process of knowledge extraction, e.g. based on web scrapping, where predictions subsets are identified that maximize the precision on cost of the recall, which is less important due to the availability of data. The method has been tested on different tasks including relation extraction, named entity recognition and image classification to show the significant increase of accuracy achieved.
• Abstract（参考訳）: 実世界の予測モデルの適用を妨げる最も一般的な問題の1つは、一般化の欠如である: ベンチマークで測定されたモデルの正確さは、例えば、実ビジネスの設定において、将来のデータで繰り返される。 予測モデルの信頼性を推定する手法は、比較的少ない。 本稿では,ニューラルネットワークの分類モデルを用いて,このモデルによって生成された特定の予測の不確かさを推定する手法を提案する。 さらに、モデルと信頼レベルが与えられた場合、このモデルによって生成された予測を2つのサブセットに分離する閾値を計算し、そのうちの1つは与えられた信頼レベルを満たす方法を提案する。 他の手法とは対照的に、提案手法は、共通のニューラルネットワークの出力ロジット層上に構築するだけであるため、既存のニューラルネットワークの変更を必要としない。 特に、この方法は、この予測に対応するロジット値の分布に基づいて、特定の予測の信頼性を推定する。 提案手法は, webスクレイピングなどの知識抽出プロセスにおいて,リコールコストの精度を最大化する予測部分集合を同定する手法である。 この手法は, 関係抽出, 名前付きエンティティ認識, 画像分類などの様々なタスクにおいて, 精度の大幅な向上を示すために試験されてきた。

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