論文の概要: A Data-Driven Measure of Relative Uncertainty for Misclassification Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01710v2
• Date: Thu, 8 Feb 2024 13:26:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-09 19:34:25.125962
• Title: A Data-Driven Measure of Relative Uncertainty for Misclassification Detection
• Title（参考訳）: 誤分類検出のためのデータ駆動型相対不確かさ尺度
• Authors: Eduardo Dadalto, Marco Romanelli, Georg Pichler, and Pablo Piantanida
• Abstract要約: 誤分類検出のための観測者に対して,不確実性に関するデータ駆動測度を導入する。 ソフト予測の分布パターンを学習することにより,不確実性を測定することができる。 複数の画像分類タスクに対する経験的改善を示し、最先端の誤分類検出方法より優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.947610541430013
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Misclassification detection is an important problem in machine learning, as it allows for the identification of instances where the model's predictions are unreliable. However, conventional uncertainty measures such as Shannon entropy do not provide an effective way to infer the real uncertainty associated with the model's predictions. In this paper, we introduce a novel data-driven measure of uncertainty relative to an observer for misclassification detection. By learning patterns in the distribution of soft-predictions, our uncertainty measure can identify misclassified samples based on the predicted class probabilities. Interestingly, according to the proposed measure, soft-predictions corresponding to misclassified instances can carry a large amount of uncertainty, even though they may have low Shannon entropy. We demonstrate empirical improvements over multiple image classification tasks, outperforming state-of-the-art misclassification detection methods.
• Abstract（参考訳）: モデルの予測が信頼できないインスタンスの識別を可能にするため、機械学習では誤分類検出が重要な問題である。 しかし、シャノンエントロピーのような従来の不確実性尺度は、モデルの予測に関連する実際の不確実性を予測する効果的な方法を提供していない。 本稿では,誤分類検出のための観測者に対する不確実性の新たなデータ駆動尺度を提案する。 ソフト予測分布のパターンを学習することにより,予測されたクラス確率に基づいて,不確かさ尺度が誤分類されたサンプルを識別できる。 提案した測定値によると,シャノンエントロピーが低い場合でも,誤分類された事例に対応するソフト予測が大量の不確実性をもたらす可能性がある。 複数の画像分類タスクに対する経験的改善を示し、最先端の誤分類検出方法より優れていることを示す。

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