論文の概要: Beyond In-Domain Scenarios: Robust Density-Aware Calibration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.05118v2
• Date: Tue, 4 Jul 2023 16:46:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-06 23:18:29.825099
• Title: Beyond In-Domain Scenarios: Robust Density-Aware Calibration
• Title（参考訳）: ドメイン内シナリオを超えて:ロバスト密度対応キャリブレーション
• Authors: Christian Tomani, Futa Waseda, Yuesong Shen and Daniel Cremers
• Abstract要約: ディープラーニングモデルをキャリブレーションして不確実性を認識した予測を生成することは、ディープニューラルネットワークが安全クリティカルなアプリケーションにますますデプロイされるため、非常に重要です。 k-nearest-neighbors(KNN)に基づく精度保存と密度認識手法であるDACを提案する。 DACはドメインシフトやOODのキャリブレーション性能の堅牢性を高めつつ,ドメイン内予測の不確実性評価に優れることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.00374886504513
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Calibrating deep learning models to yield uncertainty-aware predictions is crucial as deep neural networks get increasingly deployed in safety-critical applications. While existing post-hoc calibration methods achieve impressive results on in-domain test datasets, they are limited by their inability to yield reliable uncertainty estimates in domain-shift and out-of-domain (OOD) scenarios. We aim to bridge this gap by proposing DAC, an accuracy-preserving as well as Density-Aware Calibration method based on k-nearest-neighbors (KNN). In contrast to existing post-hoc methods, we utilize hidden layers of classifiers as a source for uncertainty-related information and study their importance. We show that DAC is a generic method that can readily be combined with state-of-the-art post-hoc methods. DAC boosts the robustness of calibration performance in domain-shift and OOD, while maintaining excellent in-domain predictive uncertainty estimates. We demonstrate that DAC leads to consistently better calibration across a large number of model architectures, datasets, and metrics. Additionally, we show that DAC improves calibration substantially on recent large-scale neural networks pre-trained on vast amounts of data.
• Abstract（参考訳）: 深層ニューラルネットワークがますます安全クリティカルなアプリケーションに展開されていく中、ディープラーニングモデルを校正して不確実性を認識することは重要だ。 既存のhoc後のキャリブレーション手法は、ドメイン内テストデータセットで印象的な結果が得られたが、それらはドメインシフトおよびドメイン外(ood)シナリオにおいて信頼性の高い不確実性推定ができないため、制限されている。 このギャップを,k-nearest-neighbors (knn) に基づく精度保存法であるdacと密度認識校正法を提案することで橋渡しする。 従来のポストホック法とは対照的に,分類器の隠れた層を不確実性に関する情報の源として利用し,その重要性について検討する。 DACは最先端のポストホック手法と簡単に組み合わせられる汎用手法であることを示す。 DACは、ドメインシフトとOODのキャリブレーション性能のロバスト性を高め、ドメイン内予測の不確実性評価を良好に維持する。 私たちは、DACが多数のモデルアーキテクチャ、データセット、メトリクスのキャリブレーションを一貫して改善することを示した。 さらに,DACは大量のデータを事前学習した最近の大規模ニューラルネットワークにおいて,キャリブレーションを大幅に改善することを示す。

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