Fugu-MT 論文翻訳(概要): Approaching Test Time Augmentation in the Context of Uncertainty Calibration for Deep Neural Networks

論文の概要: Approaching Test Time Augmentation in the Context of Uncertainty Calibration for Deep Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.05104v1
Date: Tue, 11 Apr 2023 10:01:39 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-04-12 15:32:26.682589
Title: Approaching Test Time Augmentation in the Context of Uncertainty Calibration for Deep Neural Networks
Title（参考訳）: 深部ニューラルネットワークの不確かさ校正におけるテスト時間増大へのアプローチ
Authors: Pedro Conde, Tiago Barros, Rui L. Lopes, Cristiano Premebida, Urbano J. Nunes
Abstract要約: M-ATTAとV-ATTAは、画像分類のための深部モデルの不確実性校正を改善するために提案されている。我々は,不確実性校正の異なる指標について,その手法の性能を評価する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1129587851149594
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: With the rise of Deep Neural Networks, machine learning systems are nowadays ubiquitous in a number of real-world applications, which bears the need for highly reliable models. This requires a thorough look not only at the accuracy of such systems, but also to their predictive uncertainty. Hence, we propose a novel technique (with two different variations, named M-ATTA and V-ATTA) based on test time augmentation, to improve the uncertainty calibration of deep models for image classification. Unlike other test time augmentation approaches, M/V-ATTA improves uncertainty calibration without affecting the model's accuracy, by leveraging an adaptive weighting system. We evaluate the performance of the technique with respect to different metrics of uncertainty calibration. Empirical results, obtained on CIFAR-10, CIFAR-100, as well as on the benchmark Aerial Image Dataset, indicate that the proposed approach outperforms state-of-the-art calibration techniques, while maintaining the baseline classification performance. Code for M/V-ATTA available at: https://github.com/pedrormconde/MV-ATTA.
Abstract（参考訳）: Deep Neural Networksの台頭により、機械学習システムは、現在、多くの現実世界のアプリケーションにおいてユビキタスであり、信頼性の高いモデルを必要としている。このためには、システムの正確性だけでなく、予測の不確実性も徹底的に調べる必要がある。そこで我々は,画像分類のための深部モデルの不確実性校正を改善するために,テスト時間増大に基づく新しい手法(M-ATTAとV-ATTA)を提案する。他のテスト時間拡張手法とは異なり、m/v-attaは適応重み付けシステムを利用してモデルの精度に影響を与えずに不確実性校正を改善する。我々は不確実性校正の異なる指標について,その手法の性能を評価する。 CIFAR-10, CIFAR-100, およびベンチマークのAerial Image Datasetで得られた実験結果から, 提案手法は, ベースライン分類性能を維持しつつ, 最先端校正技術より優れていることを示す。コード: https://github.com/pedrormconde/mv-atta。

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