論文の概要: Beyond calibration: estimating the grouping loss of modern neural networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.16315v3
• Date: Thu, 27 Apr 2023 12:00:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-28 17:05:52.124098
• Title: Beyond calibration: estimating the grouping loss of modern neural networks
• Title（参考訳）: キャリブレーションを超えて:現代のニューラルネットワークのグルーピング損失の推定
• Authors: Alexandre Perez-Lebel (SODA), Marine Le Morvan (SODA), Ga\"el Varoquaux (SODA)
• Abstract要約: 適切なスコアリングルール理論は、キャリブレーション損失が与えられた場合、個々のエラーを特徴づける欠片がグループ化損失であることを示している。 視覚およびNLPにおける現代のニューラルネットワークアーキテクチャは、特に分散シフト設定においてグループ化損失を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.8204255655161
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The ability to ensure that a classifier gives reliable confidence scores is essential to ensure informed decision-making. To this end, recent work has focused on miscalibration, i.e., the over or under confidence of model scores. Yet calibration is not enough: even a perfectly calibrated classifier with the best possible accuracy can have confidence scores that are far from the true posterior probabilities. This is due to the grouping loss, created by samples with the same confidence scores but different true posterior probabilities. Proper scoring rule theory shows that given the calibration loss, the missing piece to characterize individual errors is the grouping loss. While there are many estimators of the calibration loss, none exists for the grouping loss in standard settings. Here, we propose an estimator to approximate the grouping loss. We show that modern neural network architectures in vision and NLP exhibit grouping loss, notably in distribution shifts settings, which highlights the importance of pre-production validation.
• Abstract（参考訳）: 分類器が信頼度を確実にする能力は、情報的な意思決定を保証するために不可欠である。 この目的のために、最近の研究は誤校正、すなわちモデルスコアの過度または過小評価に焦点を当てている。 しかし、キャリブレーションは十分ではない: 最高の精度の完全なキャリブレーション分類器でさえ、真の後部確率とは程遠い信頼スコアを持つことができる。 これは、同じ信頼度スコアを持つが真の後方確率が異なるサンプルによって作成されたグループ化損失によるものである。 適切なスコアリングルール理論は、キャリブレーション損失が与えられた場合、個々のエラーを特徴づける欠片がグループ化損失であることを示している。 キャリブレーション損失には多くの推定要因があるが、標準設定のグルーピング損失は存在していない。 本稿では,グループ化損失を近似する推定器を提案する。 視覚およびNLPにおける現代のニューラルネットワークアーキテクチャはグループ化損失を示し、特に分布シフト設定において、プレプロダクションバリデーションの重要性を強調している。

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