論文の概要: Benchmark for Uncertainty & Robustness in Self-Supervised Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.12411v1
- Date: Fri, 23 Dec 2022 15:46:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-26 16:27:05.881719
- Title: Benchmark for Uncertainty & Robustness in Self-Supervised Learning
- Title(参考訳): 自己監督型学習における不確実性とロバスト性のベンチマーク
- Authors: Ha Manh Bui and Iliana Maifeld-Carucci
- Abstract要約: セルフ・スーパーバイザード・ラーニングは現実世界のアプリケーション、特に医療や自動運転車のようなデータ・ハングリーな分野に不可欠である。
本稿では Jigsaw Puzzles, Context, Rotation, Geometric Transformations Prediction for vision や BERT や GPT for Language Task など,SSL メソッドの変種について検討する。
我々のゴールは、実験から出力されたベンチマークを作成し、信頼性のある機械学習で新しいSSLメソッドの出発点を提供することです。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Self-Supervised Learning (SSL) is crucial for real-world applications,
especially in data-hungry domains such as healthcare and self-driving cars. In
addition to a lack of labeled data, these applications also suffer from
distributional shifts. Therefore, an SSL method should provide robust
generalization and uncertainty estimation in the test dataset to be considered
a reliable model in such high-stakes domains. However, existing approaches
often focus on generalization, without evaluating the model's uncertainty. The
ability to compare SSL techniques for improving these estimates is therefore
critical for research on the reliability of self-supervision models. In this
paper, we explore variants of SSL methods, including Jigsaw Puzzles, Context,
Rotation, Geometric Transformations Prediction for vision, as well as BERT and
GPT for language tasks. We train SSL in auxiliary learning for vision and
pre-training for language model, then evaluate the generalization (in-out
classification accuracy) and uncertainty (expected calibration error) across
different distribution covariate shift datasets, including MNIST-C, CIFAR-10-C,
CIFAR-10.1, and MNLI. Our goal is to create a benchmark with outputs from
experiments, providing a starting point for new SSL methods in Reliable Machine
Learning. All source code to reproduce results is available at
https://github.com/hamanhbui/reliable_ssl_baselines.
- Abstract(参考訳): 自己監視学習(SSL)は、現実世界のアプリケーション、特に医療や自動運転車などのデータ処理分野において、不可欠である。
ラベル付きデータの欠如に加えて、これらのアプリケーションは分散シフトにも苦しむ。
したがって、SSL方式は、テストデータセットにおける堅牢な一般化と不確実性評価を提供し、そのような高信頼領域における信頼性モデルと見なす必要がある。
しかし、既存のアプローチはしばしばモデルの不確実性を評価することなく一般化に焦点を当てる。
したがって、これらの推定値を改善するためにSSL技術を比較する能力は、自己超越モデルの信頼性の研究に不可欠である。
本稿では Jigsaw Puzzles, Context, Rotation, Geometric Transformations Prediction for vision や BERT や GPT for Language Task など,SSL メソッドのバリエーションについて検討する。
言語モデルの視覚および事前学習のための補助学習においてsslを訓練し、mnist-c、cifar-10-c、cifar-10.1、mnliを含む異なる分布共変量シフトデータセットにおける一般化(内分類精度)と不確実性(予測校正誤差)を評価する。
我々のゴールは、実験から出力されたベンチマークを作成し、信頼性のある機械学習で新しいSSLメソッドの出発点を提供することです。
結果を再現するすべてのソースコードはhttps://github.com/hamanhbui/reliable_ssl_baselinesで入手できる。
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