論文の概要: Learning Sample Difficulty from Pre-trained Models for Reliable Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.10127v1
• Date: Thu, 20 Apr 2023 07:29:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-21 14:08:34.536777
• Title: Learning Sample Difficulty from Pre-trained Models for Reliable Prediction
• Title（参考訳）: 信頼度予測のための事前学習モデルからのサンプル難読化
• Authors: Peng Cui, Dan Zhang, Zhijie Deng, Yinpeng Dong, Jun Zhu
• Abstract要約: 本稿では,大規模事前学習モデルを用いて,サンプル難易度を考慮したエントロピー正規化による下流モデルトレーニングを指導する。 我々は、様々な挑戦的ベンチマークの精度と不確実性の校正を同時に改善し、信頼性のある予測のための競争ベースラインを一貫して上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.39580590027348
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large-scale pre-trained models have achieved remarkable success in a variety of scenarios and applications, but how to leverage them to improve the prediction reliability of downstream models is undesirably under-explored. Moreover, modern neural networks have been found to be poorly calibrated and make overconfident predictions regardless of inherent sample difficulty and data uncertainty. To address this issue, we propose to utilize large-scale pre-trained models to guide downstream model training with sample difficulty-aware entropy regularization. Pre-trained models that have been exposed to large-scale datasets and do not overfit the downstream training classes enable us to measure each training sample difficulty via feature-space Gaussian modeling and relative Mahalanobis distance computation. Importantly, by adaptively penalizing overconfident prediction based on the sample's difficulty, we simultaneously improve accuracy and uncertainty calibration on various challenging benchmarks, consistently surpassing competitive baselines for reliable prediction.
• Abstract（参考訳）: 大規模事前学習されたモデルは、様々なシナリオやアプリケーションで顕著な成功を収めているが、下流モデルの予測信頼性を改善するためにそれらを活用する方法は、望ましくないほど過小評価されている。 さらに、現代のニューラルネットワークは校正が不十分で、固有のサンプルの難しさやデータの不確実性に関わらず、自信過剰な予測がなされている。 そこで本研究では,大規模な事前学習モデルを用いて,サンプル難易度を考慮したエントロピー正規化による下流モデルトレーニングを指導する。 大規模データセットに晒され、下流のトレーニングクラスに過度に適合しない事前学習されたモデルは、各トレーニングサンプルの難易度を特徴空間ガウスモデルと相対的マハラノビス距離計算によって測定できる。 重要なことは、サンプルの難易度に基づいて過信予測を適応的にペナルティ化することにより、様々な挑戦的なベンチマークの精度と不確実性校正を同時に改善し、信頼性のある予測のための競争基準を一貫して上回ることである。

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