論文の概要: Calibration of Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.10761v1
• Date: Sun, 19 Mar 2023 20:27:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-21 17:28:18.575122
• Title: Calibration of Neural Networks
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークの校正
• Authors: Ruslan Vasilev, Alexander D'yakonov
• Abstract要約: 本稿では,ニューラルネットワークの文脈における信頼性校正問題について調査する。 我々は,問題文,キャリブレーション定義,評価に対する異なるアプローチについて分析する。 実験実験では、様々なデータセットとモデルをカバーし、異なる基準に従って校正方法を比較する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.34726150561087
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural networks solving real-world problems are often required not only to make accurate predictions but also to provide a confidence level in the forecast. The calibration of a model indicates how close the estimated confidence is to the true probability. This paper presents a survey of confidence calibration problems in the context of neural networks and provides an empirical comparison of calibration methods. We analyze problem statement, calibration definitions, and different approaches to evaluation: visualizations and scalar measures that estimate whether the model is well-calibrated. We review modern calibration techniques: based on post-processing or requiring changes in training. Empirical experiments cover various datasets and models, comparing calibration methods according to different criteria.
• Abstract（参考訳）: 実世界の問題を解決するニューラルネットワークはしばしば、正確な予測を行うだけでなく、予測の信頼性レベルを提供するために必要である。 モデルのキャリブレーションは、推定された信頼度が真の確率にどれほど近いかを示す。 本稿では,ニューラルネットワークの文脈における信頼性校正問題を調査し,校正手法を実証的に比較する。 問題文,キャリブレーション定義,評価へのアプローチについて分析する: モデルが適切に調整されているかどうかを推定する可視化とスカラー測定。 ポストプロセッシングやトレーニングの変更をベースとした,現代的なキャリブレーション手法を概観する。 実験実験では、様々なデータセットとモデルをカバーし、異なる基準に従って校正方法を比較する。

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