論文の概要: Calibration Error Estimation Using Fuzzy Binning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.00543v1
• Date: Sun, 30 Apr 2023 18:06:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-02 14:47:38.564622
• Title: Calibration Error Estimation Using Fuzzy Binning
• Title（参考訳）: ファジィバイナリを用いた校正誤差推定
• Authors: Geetanjali Bihani and Julia Taylor Rayz
• Abstract要約: ファジィビンニング手法を用いてキャリブレーション誤差を算出するファジィ誤差計量(FCE)を提案する。 以上の結果から,FCEは特にマルチクラス設定において,キャリブレーション誤差の予測に優れることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Neural network-based decisions tend to be overconfident, where their raw outcome probabilities do not align with the true decision probabilities. Calibration of neural networks is an essential step towards more reliable deep learning frameworks. Prior metrics of calibration error primarily utilize crisp bin membership-based measures. This exacerbates skew in model probabilities and portrays an incomplete picture of calibration error. In this work, we propose a Fuzzy Calibration Error metric (FCE) that utilizes a fuzzy binning approach to calculate calibration error. This approach alleviates the impact of probability skew and provides a tighter estimate while measuring calibration error. We compare our metric with ECE across different data populations and class memberships. Our results show that FCE offers better calibration error estimation, especially in multi-class settings, alleviating the effects of skew in model confidence scores on calibration error estimation. We make our code and supplementary materials available at: \href{https://github.com/bihani-g/fce}{https://github.com/bihani-g/fce}
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークベースの決定は自信過剰になりがちで、その生の帰結確率は真の決定確率と一致しない。 ニューラルネットワークの校正は、より信頼性の高いディープラーニングフレームワークへの重要なステップである。 キャリブレーションエラーの先行指標は、主にクリスプビンメンバーシップに基づく尺度を用いる。 これはモデル確率のゆがみを悪化させ、キャリブレーションエラーの不完全なイメージを描写する。 本研究では,ファジィバイナリ化手法を用いてキャリブレーション誤差を計算するファジィキャリブレーション誤差メトリック(fce)を提案する。 このアプローチは、確率歪の影響を緩和し、校正誤差を計測しながらより厳密な推定を提供する。 測定基準を、異なるデータ人口とクラスメンバーシップのECEと比較する。 以上の結果から,FCEはキャリブレーション誤差推定の精度向上,特にマルチクラス設定において,モデルの信頼性スコアがキャリブレーション誤差推定に与える影響を緩和する。 コードと補足資料は以下の通りである。 \href{https://github.com/bihani-g/fce}{https://github.com/bihani-g/fce}

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