論文の概要: Consistent and Asymptotically Unbiased Estimation of Proper Calibration Errors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.08589v1
• Date: Thu, 14 Dec 2023 01:20:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-16 00:20:48.291413
• Title: Consistent and Asymptotically Unbiased Estimation of Proper Calibration Errors
• Title（参考訳）: 適切な校正誤差の一貫性と漸近的不偏推定
• Authors: Teodora Popordanoska, Sebastian G. Gruber, Aleksei Tiulpin, Florian Buettner, Matthew B. Blaschko
• Abstract要約: 本稿では,全ての適切な校正誤差と精錬項を一貫した推定を可能にする手法を提案する。 ニューラルネットワークにおける情報単調性を意味するf-分節と精製の関係を実証する。 本実験は,提案した推定器のクレーム特性を検証し,特に関心のキャリブレーション誤差によって,ポストホックキャリブレーション法の選択が決定されるべきであることを示唆した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.819464242327257
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Proper scoring rules evaluate the quality of probabilistic predictions, playing an essential role in the pursuit of accurate and well-calibrated models. Every proper score decomposes into two fundamental components -- proper calibration error and refinement -- utilizing a Bregman divergence. While uncertainty calibration has gained significant attention, current literature lacks a general estimator for these quantities with known statistical properties. To address this gap, we propose a method that allows consistent, and asymptotically unbiased estimation of all proper calibration errors and refinement terms. In particular, we introduce Kullback--Leibler calibration error, induced by the commonly used cross-entropy loss. As part of our results, we prove the relation between refinement and f-divergences, which implies information monotonicity in neural networks, regardless of which proper scoring rule is optimized. Our experiments validate empirically the claimed properties of the proposed estimator and suggest that the selection of a post-hoc calibration method should be determined by the particular calibration error of interest.
• Abstract（参考訳）: 適切なスコアリングルールは確率的予測の品質を評価し、正確で校正されたモデルの追求に不可欠な役割を果たす。 すべての適切なスコアは、ブレグマンの発散を利用して、2つの基本的なコンポーネント(適切な校正誤差と精細化)に分解される。 不確実性の校正は注目されているが、現在の文献は、既知の統計的性質を持つこれらの量に対する一般的な推定器を欠いている。 そこで本研究では,すべての適切な校正誤差と補正項の一貫性,漸近的および偏りのない推定を可能にする手法を提案する。 特に,一般的に使用されるクロスエントロピー損失によるKulback-Leiblerキャリブレーション誤差を導入する。 本研究の結果は, 適切なスコアリングルールが最適化されているかに関わらず, ニューラルネットワークにおける情報単調性を意味するf-分節と精製の関係を証明した。 本実験は,提案する推定器の特性を実証的に検証し,ポストホックキャリブレーション法の選択は,特定のキャリブレーション誤差によって決定されるべきであることを示す。

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