論文の概要: On the Calibration and Uncertainty with P\'{o}lya-Gamma Augmentation for Dialog Retrieval Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08606v1
• Date: Wed, 15 Mar 2023 13:26:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-16 13:42:04.242100
• Title: On the Calibration and Uncertainty with P\'{o}lya-Gamma Augmentation for Dialog Retrieval Models
• Title（参考訳）: P\'{o}lya-Gamma Augmentation を用いたダイアログ検索モデルの校正と不確かさについて
• Authors: Tong Ye, Shijing Si, Jianzong Wang, Ning Cheng, Zhitao Li, Jing Xiao
• Abstract要約: ダイアログ応答検索モデルは、ある質問にどの程度関連があるかという応答に対して単一のスコアを出力します。 ディープニューラルネットワークのキャリブレーションの悪さは、信頼性の低い予測が常にユーザの判断を誤ったように、シングルスコアに対してさまざまな不確実性をもたらす。 対話応答検索モデルのための効率的な校正・不確実性推定フレームワークPG-DRRを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.519215651368683
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep neural retrieval models have amply demonstrated their power but estimating the reliability of their predictions remains challenging. Most dialog response retrieval models output a single score for a response on how relevant it is to a given question. However, the bad calibration of deep neural network results in various uncertainty for the single score such that the unreliable predictions always misinform user decisions. To investigate these issues, we present an efficient calibration and uncertainty estimation framework PG-DRR for dialog response retrieval models which adds a Gaussian Process layer to a deterministic deep neural network and recovers conjugacy for tractable posterior inference by P\'{o}lya-Gamma augmentation. Finally, PG-DRR achieves the lowest empirical calibration error (ECE) in the in-domain datasets and the distributional shift task while keeping $R_{10}@1$ and MAP performance.
• Abstract（参考訳）: 深いニューラル検索モデルは、そのパワーを十分に実証しているが、予測の信頼性を推定することは依然として難しい。 ほとんどのダイアログ応答検索モデルは、ある質問にどの程度関連があるかという応答に対して単一のスコアを出力する。 しかし、ディープニューラルネットワークのキャリブレーションの悪さは、信頼性の低い予測が常にユーザの判断を誤ったように、シングルスコアに対して様々な不確実性をもたらす。 これらの課題を解明するために、決定論的深層ニューラルネットワークにガウス過程層を追加し、P\'{o}lya-Gamma拡張によるトラクタブル後部推論の共役性を取り戻す対話応答検索モデルのための効率的なキャリブレーションと不確実性推定フレームワークPG-DRRを提案する。 最後に、PG-DRRは、$R_{10}@1$とMAP性能を維持しながら、ドメイン内のデータセットと分散シフトタスクにおいて、最も低い経験的校正誤差(ECE)を達成する。

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