論文の概要: Domain-adaptive and Subgroup-specific Cascaded Temperature Regression for Out-of-distribution Calibration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09204v1
• Date: Wed, 14 Feb 2024 14:35:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-15 15:07:07.740785
• Title: Domain-adaptive and Subgroup-specific Cascaded Temperature Regression for Out-of-distribution Calibration
• Title（参考訳）: 分散キャリブレーションのためのドメイン適応型およびサブグループ特異的カスケード温度回帰
• Authors: Jiexin Wang, Jiahao Chen, Bing Su
• Abstract要約: 本稿では, メタセットをベースとした新しい温度回帰法を提案し, ポストホックキャリブレーション法を提案する。 予測されたカテゴリと信頼度に基づいて,各メタセットをサブグループに分割し,多様な不確実性を捉える。 回帰ネットワークは、カテゴリ特化および信頼レベル特化スケーリングを導出し、メタセット間のキャリブレーションを達成するように訓練される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.930766717110053
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although deep neural networks yield high classification accuracy given sufficient training data, their predictions are typically overconfident or under-confident, i.e., the prediction confidences cannot truly reflect the accuracy. Post-hoc calibration tackles this problem by calibrating the prediction confidences without re-training the classification model. However, current approaches assume congruence between test and validation data distributions, limiting their applicability to out-of-distribution scenarios. To this end, we propose a novel meta-set-based cascaded temperature regression method for post-hoc calibration. Our method tailors fine-grained scaling functions to distinct test sets by simulating various domain shifts through data augmentation on the validation set. We partition each meta-set into subgroups based on predicted category and confidence level, capturing diverse uncertainties. A regression network is then trained to derive category-specific and confidence-level-specific scaling, achieving calibration across meta-sets. Extensive experimental results on MNIST, CIFAR-10, and TinyImageNet demonstrate the effectiveness of the proposed method.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークは、十分なトレーニングデータによって高い分類精度をもたらすが、その予測は、通常、自信過剰または自信不足であり、すなわち、予測信頼度は、正確さを実際に反映するものではない。 ポストホック校正は、分類モデルを再訓練することなく予測信頼性を校正することでこの問題に対処する。 しかし、現在のアプローチでは、テストと検証データ分布の一致を前提としており、分散シナリオの適用性が制限されている。 そこで本研究では,ポストホックキャリブレーションのためのメタセット型カスケード温度回帰法を提案する。 本手法は、検証セット上のデータ拡張を通じて、さまざまなドメインシフトをシミュレートすることで、異なるテストセットに対してきめ細かいスケーリング関数を調整する。 予測されたカテゴリと信頼度に基づいて,各メタセットをサブグループに分割し,多様な不確実性を捉える。 回帰ネットワークは、カテゴリ特化および信頼レベル特化スケーリングを導出し、メタセット間のキャリブレーションを達成するように訓練される。 MNIST, CIFAR-10, TinyImageNetの大規模実験結果から, 提案手法の有効性が示された。

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