論文の概要: K-means Clustering Based Feature Consistency Alignment for Label-free Model Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.09758v1
• Date: Mon, 17 Apr 2023 06:33:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-20 13:55:43.911369
• Title: K-means Clustering Based Feature Consistency Alignment for Label-free Model Evaluation
• Title（参考訳）: K平均クラスタリングに基づくラベルフリーモデル評価のための特徴整合
• Authors: Shuyu Miao and Lin Zheng and Jingjing Liu and and Hong Jin
• Abstract要約: 本稿では,CVPR 2023における第1回DataCV Challenge of the Visual Understandingデータセットワークショップのソリューションについて述べる。 まず,K-means Clustering Based Feature Consistency Alignment (KCFCA) という手法を提案する。 第2に,分布の変化とモデル精度の関係を捉える動的回帰モデルを開発する。 第三に、外乱モデル因子を発見し、外乱モデルを排除するアルゴリズムを設計し、複数のオートエスバルモデルの強みを組み合わせる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.295565506212844
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The label-free model evaluation aims to predict the model performance on various test sets without relying on ground truths. The main challenge of this task is the absence of labels in the test data, unlike in classical supervised model evaluation. This paper presents our solutions for the 1st DataCV Challenge of the Visual Dataset Understanding workshop at CVPR 2023. Firstly, we propose a novel method called K-means Clustering Based Feature Consistency Alignment (KCFCA), which is tailored to handle the distribution shifts of various datasets. KCFCA utilizes the K-means algorithm to cluster labeled training sets and unlabeled test sets, and then aligns the cluster centers with feature consistency. Secondly, we develop a dynamic regression model to capture the relationship between the shifts in distribution and model accuracy. Thirdly, we design an algorithm to discover the outlier model factors, eliminate the outlier models, and combine the strengths of multiple autoeval models. On the DataCV Challenge leaderboard, our approach secured 2nd place with an RMSE of 6.8526. Our method significantly improved over the best baseline method by 36\% (6.8526 vs. 10.7378). Furthermore, our method achieves a relatively more robust and optimal single model performance on the validation dataset.
• Abstract（参考訳）: ラベルフリーモデル評価は, 基礎的事実に頼ることなく, 様々なテストセット上でのモデル性能を予測することを目的としている。 このタスクの主な課題は、従来の教師付きモデル評価とは異なり、テストデータにラベルがないことである。 本稿では, cvpr 2023 の visual dataset understanding workshop の第1回 datacv challenge のソリューションについて述べる。 まず,k-meansクラスタリングに基づく特徴整合性アライメント(kcfca)と呼ばれる新しい手法を提案する。 KCFCAはK平均アルゴリズムを用いてラベル付きトレーニングセットとラベルなしテストセットをクラスタ化し、クラスタセンターに特徴整合性を持たせる。 次に,分布の変化とモデルの精度の関係を捉える動的回帰モデルを開発した。 第三に、外乱モデル因子を発見し、外乱モデルを排除するアルゴリズムを設計し、複数の自己回帰モデルの強みを組み合わせる。 DataCV Challengeのリーダーボードでは、RMSEが6.8526で2位になった。 本手法は,最良ベースライン法より36\%改善した(6.8526対10.7378)。 さらに,本手法は,検証データセット上で比較的堅牢で最適な単一モデル性能を実現する。

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