論文の概要: How to Fix a Broken Confidence Estimator: Evaluating Post-hoc Methods
for Selective Classification with Deep Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15508v3
- Date: Thu, 15 Feb 2024 17:56:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-17 00:14:46.557831
- Title: How to Fix a Broken Confidence Estimator: Evaluating Post-hoc Methods
for Selective Classification with Deep Neural Networks
- Title（参考訳）: 故障信頼度推定器の修正法:ディープニューラルネットワークを用いた選択的分類のためのポストホック法の評価
- Authors: Lu\'is Felipe P. Cattelan and Danilo Silva
- Abstract要約: 我々は、ある分類器の信頼度を修正・再訓練することなく置き換えるいわゆるポストホック手法に焦点を当てる。
ソフトマックス出力を持つニューラルネットワークを考えると、我々のゴールは、正規化されていないロジットから直接計算できる最高の信頼度推定器を特定することである。
以上の結果から,ロジットの正規化を簡単な$p$-normで行うと,最大ロジットを信頼度推定器として利用することで,選択的分類性能が著しく向上する可能性が示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7132914341329848
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper addresses the problem of selective classification for deep neural
networks, where a model is allowed to abstain from low-confidence predictions
to avoid potential errors. We focus on so-called post-hoc methods, which
replace the confidence estimator of a given classifier without modifying or
retraining it, thus being practically appealing. Considering neural networks
with softmax outputs, our goal is to identify the best confidence estimator
that can be computed directly from the unnormalized logits. This problem is
motivated by the intriguing observation in recent work that many classifiers
appear to have a "broken" confidence estimator, in the sense that their
selective classification performance is much worse than what could be expected
by their corresponding accuracies. We perform an extensive experimental study
of many existing and proposed confidence estimators applied to 84 pretrained
ImageNet classifiers available from popular repositories. Our results show that
a simple $p$-norm normalization of the logits, followed by taking the maximum
logit as the confidence estimator, can lead to considerable gains in selective
classification performance, completely fixing the pathological behavior
observed in many classifiers. As a consequence, the selective classification
performance of any classifier becomes almost entirely determined by its
corresponding accuracy. Moreover, these results are shown to be consistent
under distribution shift.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,モデルが低信頼予測を回避し,潜在的な誤りを回避できる深層ニューラルネットワークの選択的分類問題に対処する。
これは、特定の分類器の信頼度推定器を変更または再訓練することなく置き換えるものであり、事実上魅力的である。
ソフトマックス出力を持つニューラルネットワークを考えると、我々の目標は、非正規化されたロジットから直接計算できる最高の信頼度推定器を特定することである。
この問題は、最近の研究における興味深い観察によって、多くの分類器は、その選択的な分類性能が、対応するアキュラティシーによって予測されるよりもずっと悪いという意味で、"老朽化した"信頼度推定器を持っているように見えることに動機づけられている。
我々は,84の事前学習済みイメージネット分類器に適用された,既存および提案された信頼度推定器の広範な実験を行った。
以上の結果から,ロジットの単純な$p$ノルム正規化と最大ロジットを信頼度推定器として用いることにより,選択的分類性能が大幅に向上し,多くの分類器で観察される病的挙動を完全に改善できることが示された。
その結果、任意の分類器の選択的分類性能はその対応する精度でほぼ完全に決定される。
また,これらの結果は分布シフト下で一貫性があることが示されている。
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