論文の概要: DOMINO: Domain-aware Loss for Deep Learning Calibration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.05142v1
• Date: Fri, 10 Feb 2023 09:47:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-13 16:01:14.814463
• Title: DOMINO: Domain-aware Loss for Deep Learning Calibration
• Title（参考訳）: DOMINO: ディープラーニング校正のためのドメイン認識損失
• Authors: Skylar E. Stolte, Kyle Volle, Aprinda Indahlastari, Alejandro Albizu, Adam J. Woods, Kevin Brink, Matthew Hale, and Ruogu Fang
• Abstract要約: 本稿では,ディープラーニングモデルの校正のためのドメイン認識損失関数を提案する。 提案した損失関数は、与えられた対象領域内のクラス間の類似性に基づいてクラスワイズペナルティを適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.485186880996125
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning has achieved the state-of-the-art performance across medical imaging tasks; however, model calibration is often not considered. Uncalibrated models are potentially dangerous in high-risk applications since the user does not know when they will fail. Therefore, this paper proposes a novel domain-aware loss function to calibrate deep learning models. The proposed loss function applies a class-wise penalty based on the similarity between classes within a given target domain. Thus, the approach improves the calibration while also ensuring that the model makes less risky errors even when incorrect. The code for this software is available at https://github.com/lab-smile/DOMINO.
• Abstract（参考訳）: 深層学習は医用画像タスクにおける最先端のパフォーマンスを達成したが、モデル校正は考慮されないことが多い。 ユーザがいつ失敗するかを知らないため、高リスクなアプリケーションでは、非対応モデルは潜在的に危険である。 そこで本稿では,深層学習モデルの校正を行う新しいドメイン認識損失関数を提案する。 提案した損失関数は、与えられた対象領域内のクラス間の類似性に基づいてクラスワイズペナルティを適用する。 このように、アプローチはキャリブレーションを改善し、モデルが誤りであってもリスクの少ないエラーを確実にする。 このソフトウェアのコードはhttps://github.com/lab-smile/DOMINOで入手できる。

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