論文の概要: Accurate and Reliable Methods for 5G UAV Jamming Identification With Calibrated Uncertainty

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.02924v1
• Date: Sat, 5 Nov 2022 15:04:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-08 15:42:07.201627
• Title: Accurate and Reliable Methods for 5G UAV Jamming Identification With Calibrated Uncertainty
• Title（参考訳）: 校正不確かさによる5G UAVジャミング同定の精度と信頼性
• Authors: Hamed Farkhari, Joseanne Viana, Pedro Sebastiao, Luis Miguel Campos, Luis Bernardo, Rui Dinis, Sarang Kahvazadeh
• Abstract要約: 不確実性を考慮せずに精度を上げるだけで、Deep Neural Network(DNN)の意思決定に悪影響を及ぼす可能性がある。 本稿では,時系列二項分類問題に対する前処理と後処理の5つの組み合わせを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4208659698673127
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Only increasing accuracy without considering uncertainty may negatively impact Deep Neural Network (DNN) decision-making and decrease its reliability. This paper proposes five combined preprocessing and post-processing methods for time-series binary classification problems that simultaneously increase the accuracy and reliability of DNN outputs applied in a 5G UAV security dataset. These techniques use DNN outputs as input parameters and process them in different ways. Two methods use a well-known Machine Learning (ML) algorithm as a complement, and the other three use only confidence values that the DNN estimates. We compare seven different metrics, such as the Expected Calibration Error (ECE), Maximum Calibration Error (MCE), Mean Confidence (MC), Mean Accuracy (MA), Normalized Negative Log Likelihood (NLL), Brier Score Loss (BSL), and Reliability Score (RS) and the tradeoffs between them to evaluate the proposed hybrid algorithms. First, we show that the eXtreme Gradient Boosting (XGB) classifier might not be reliable for binary classification under the conditions this work presents. Second, we demonstrate that at least one of the potential methods can achieve better results than the classification in the DNN softmax layer. Finally, we show that the prospective methods may improve accuracy and reliability with better uncertainty calibration based on the assumption that the RS determines the difference between MC and MA metrics, and this difference should be zero to increase reliability. For example, Method 3 presents the best RS of 0.65 even when compared to the XGB classifier, which achieves RS of 7.22.
• Abstract（参考訳）: 不確実性を考慮せずに精度を上げるだけで、Deep Neural Network(DNN)の決定に悪影響を及ぼし、信頼性が低下する可能性がある。 本稿では、5G UAVセキュリティデータセットに適用されたDNN出力の精度と信頼性を同時に向上する時系列バイナリ分類問題に対する5つの前処理および後処理手法を提案する。 これらの手法はDNN出力を入力パラメータとして使用し、異なる方法で処理する。 2つの方法はよく知られた機械学習(ML)アルゴリズムを補完として使用し、残りの3つはDNNが推定する信頼値のみを使用する。 我々は、期待校正誤差(ECE)、最大校正誤差(MCE)、平均信頼度(MC)、平均精度(MA)、正規化負ログ類似度(NLL)、ブライアスコア損失(BSL)、信頼性スコア(RS)の7つの異なる指標とそれらの間のトレードオフを比較し、提案されたハイブリッドアルゴリズムを評価する。 まず,xgb (extreme gradient boosting) 分類器は,本研究が提示する条件下ではバイナリ分類に信頼性がないことを示す。 第2に,少なくとも1つの潜在的手法が,dnn softmax層の分類よりも優れた結果が得られることを実証する。 最後に,RSがMCとMAの指標の違いを決定するという仮定に基づいて,予測手法が精度と信頼性を向上し,信頼性を向上させることを示し,その差はゼロである。 例えば、メソッド3は、XGB分類器と比較して0.65の最高のRSを示し、RSは7.22である。

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