論文の概要: Weakly Supervised Learners for Correction of AI Errors with Provable Performance Guarantees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.00899v2
• Date: Tue, 6 Feb 2024 15:27:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-07 18:49:13.831553
• Title: Weakly Supervised Learners for Correction of AI Errors with Provable Performance Guarantees
• Title（参考訳）: 予測可能な性能保証を伴うAIエラー訂正のための弱教師付き学習者
• Authors: Ivan Y. Tyukin, Tatiana Tyukina, Daniel van Helden, Zedong Zheng, Evgeny M. Mirkes, Oliver J. Sutton, Qinghua Zhou, Alexander N. Gorban, Penelope Allison
• Abstract要約: 本稿では,最優先性能保証付き弱教師付きAI誤り訂正器を導入することにより,AIエラーを処理する新しい手法を提案する。 これらのAI補正は、その決定を承認または拒否することで、以前に構築されたいくつかの下位分類器の決定を緩和する役割を持つ補助的なマップである。 この作業の重要な技術的焦点は、誤った判断の可能性を限定して、これらの新しいAI修正器のパフォーマンス保証を提供することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.36817319051697
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a new methodology for handling AI errors by introducing weakly supervised AI error correctors with a priori performance guarantees. These AI correctors are auxiliary maps whose role is to moderate the decisions of some previously constructed underlying classifier by either approving or rejecting its decisions. The rejection of a decision can be used as a signal to suggest abstaining from making a decision. A key technical focus of the work is in providing performance guarantees for these new AI correctors through bounds on the probabilities of incorrect decisions. These bounds are distribution agnostic and do not rely on assumptions on the data dimension. Our empirical example illustrates how the framework can be applied to improve the performance of an image classifier in a challenging real-world task where training data are scarce.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,最優先性能保証付き弱教師付きAI誤り訂正器を導入することにより,AIエラーを処理する新しい手法を提案する。 これらのAI補正は、その決定を承認または拒否することで、以前に構築されたいくつかの下位分類器の決定を緩和する役割を持つ補助マップである。 決定の拒絶は、決定の棄却を示唆する信号として用いることができる。 この作業の重要な技術的焦点は、不正確な決定の確率の限界を通して、これらの新しいai修正者のパフォーマンス保証を提供することである。 これらの境界は分布非依存であり、データ次元の仮定に依存しない。 私たちの経験的な例は、トレーニングデータが不足している実世界の課題において、画像分類器のパフォーマンス向上にフレームワークを適用する方法を示している。

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