論文の概要: The Over-Certainty Phenomenon in Modern UDA Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16168v3
• Date: Sun, 25 Aug 2024 23:06:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-08-27 23:46:51.202787
• Title: The Over-Certainty Phenomenon in Modern UDA Algorithms
• Title（参考訳）: 現代のUDAアルゴリズムにおける超確実現象
• Authors: Fin Amin, Jung-Eun Kim,
• Abstract要約: ニューラルネットワークが不慣れなデータに直面している場合、これはドメインシフトを意味する。 一般的な作業は、教師なしのドメイン適応をナビゲートするが、それらは意図せず、最適以下のキャリブレーションに支障をきたす出生モデルである。 精度を維持するだけでなく,キャリブレーションにも対処する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.301728339780329
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: When neural networks are confronted with unfamiliar data that deviate from their training set, this signifies a domain shift. While these networks output predictions on their inputs, they typically fail to account for their level of familiarity with these novel observations. While prevailing works navigate unsupervised domain adaptation with the goal of curtailing model entropy, they unintentionally birth models that grapple with sub-optimal calibration - a dilemma we term the over-certainty phenomenon. In this paper, we uncover a concerning trend in unsupervised domain adaptation and propose a solution that not only maintains accuracy but also addresses calibration.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークがトレーニングセットから逸脱した不慣れなデータに直面している場合、これはドメインシフトを意味する。 これらのネットワークは入力に関する予測を出力するが、これらの新しい観測に精通するレベルを説明できないのが普通である。 一般的な作業では、教師なしのドメイン適応をモデルエントロピーの削減という目標でナビゲートするが、それらは意図せず、最適以下のキャリブレーションと相反するモデル、すなわち、過剰な確実性現象(over-certainty phenomenon)と呼ぶジレンマである。 本稿では、教師なしドメイン適応の傾向を明らかにし、精度を維持するだけでなく、校正にも対処するソリューションを提案する。

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