論文の概要: A study of uncertainty quantification in overparametrized high-dimensional models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.12760v1
• Date: Sun, 23 Oct 2022 16:01:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-25 18:23:11.037300
• Title: A study of uncertainty quantification in overparametrized high-dimensional models
• Title（参考訳）: 過パラメータ高次元モデルにおける不確かさの定量化に関する研究
• Authors: Lucas Clart\'e, Bruno Loureiro, Florent Krzakala, Lenka Zdeborov\'a
• Abstract要約: 不確かさの定量化は、信頼性と信頼性のある機械学習における中心的な課題である。 最適正規化推定器のキャリブレーション曲線において, 分類精度とキャリブレーションのトレードオフを示す。 これは経験的ベイズ法とは対照的であり、高次一般化誤差と過度パラメトリゼーションにもかかわらず、我々の設定では十分に校正されていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.073221004661427
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Uncertainty quantification is a central challenge in reliable and trustworthy machine learning. Naive measures such as last-layer scores are well-known to yield overconfident estimates in the context of overparametrized neural networks. Several methods, ranging from temperature scaling to different Bayesian treatments of neural networks, have been proposed to mitigate overconfidence, most often supported by the numerical observation that they yield better calibrated uncertainty measures. In this work, we provide a sharp comparison between popular uncertainty measures for binary classification in a mathematically tractable model for overparametrized neural networks: the random features model. We discuss a trade-off between classification accuracy and calibration, unveiling a double descent like behavior in the calibration curve of optimally regularized estimators as a function of overparametrization. This is in contrast with the empirical Bayes method, which we show to be well calibrated in our setting despite the higher generalization error and overparametrization.
• Abstract（参考訳）: 不確かさの定量化は、信頼性と信頼性のある機械学習における中心的な課題である。 ラスト層スコアのようなナイーブ測度は、過度にパラメータ化されたニューラルネットワークの文脈で過信的な推定が得られることでよく知られている。 温度スケーリングからニューラルネットワークの異なるベイズ処理まで、いくつかの方法が、より校正された不確実性測定をもたらすという数値観測によってしばしば支持される過剰信頼を軽減するために提案されている。 本研究では,超並列ニューラルネットワークのための数学的に扱いやすいモデルであるランダム特徴モデルにおいて,バイナリ分類のための一般的な不確実性尺度を鋭く比較する。 分類精度とキャリブレーションのトレードオフについて検討し, 最適正規化推定器のキャリブレーション曲線における二重降下様挙動を過パラメータ化の関数として明らかにする。 これは経験的ベイズ法とは対照的であり、一般化誤差と過度パラメトリゼーションにもかかわらず、我々の設定では十分に校正されている。

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