論文の概要: Unified Uncertainty Calibration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01202v1
• Date: Mon, 2 Oct 2023 13:42:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-04 21:40:23.047011
• Title: Unified Uncertainty Calibration
• Title（参考訳）: 統一不確実性校正
• Authors: Kamalika Chaudhuri and David Lopez-Paz
• Abstract要約: 我々は,失語症と不確実性を組み合わせた包括的枠組みである不確実性校正(U2C)を導入する。 U2Cは、不確実性推定のクリーンな学習理論分析を可能にし、さまざまなImageNetベンチマークでリジェクションや分類よりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.733911707842005
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To build robust, fair, and safe AI systems, we would like our classifiers to say ``I don't know'' when facing test examples that are difficult or fall outside of the training classes.The ubiquitous strategy to predict under uncertainty is the simplistic \emph{reject-or-classify} rule: abstain from prediction if epistemic uncertainty is high, classify otherwise.Unfortunately, this recipe does not allow different sources of uncertainty to communicate with each other, produces miscalibrated predictions, and it does not allow to correct for misspecifications in our uncertainty estimates. To address these three issues, we introduce \emph{unified uncertainty calibration (U2C)}, a holistic framework to combine aleatoric and epistemic uncertainties. U2C enables a clean learning-theoretical analysis of uncertainty estimation, and outperforms reject-or-classify across a variety of ImageNet benchmarks.
• Abstract（参考訳）: To build robust, fair, and safe AI systems, we would like our classifiers to say ``I don't know'' when facing test examples that are difficult or fall outside of the training classes.The ubiquitous strategy to predict under uncertainty is the simplistic \emph{reject-or-classify} rule: abstain from prediction if epistemic uncertainty is high, classify otherwise.Unfortunately, this recipe does not allow different sources of uncertainty to communicate with each other, produces miscalibrated predictions, and it does not allow to correct for misspecifications in our uncertainty estimates. これら3つの問題に対処するために,アレエータ的不確実性と認識的不確実性を組み合わせた包括的枠組みである \emph{unified uncertainty calibration (u2c)" を導入する。 U2Cは、不確実性推定のクリーンな学習理論分析を可能にし、さまざまなImageNetベンチマークでリジェクションや分類よりも優れている。

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