論文の概要: Quantifying Distribution Shifts and Uncertainties for Enhanced Model Robustness in Machine Learning Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01978v1
- Date: Fri, 3 May 2024 10:05:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-06 13:15:51.332212
- Title: Quantifying Distribution Shifts and Uncertainties for Enhanced Model Robustness in Machine Learning Applications
- Title（参考訳）: 機械学習応用におけるモデルロバスト性向上のための分布シフトと不確かさの定量化
- Authors: Vegard Flovik,
- Abstract要約: 本研究では,合成データを用いたモデル適応と一般化について検討する。
我々は、データ類似性を評価するために、Kullback-Leiblerの発散、Jensen-Shannon距離、Mahalanobis距離などの量的尺度を用いる。
本研究は,マハラノビス距離などの統計指標を用いて,モデル予測が低誤差の「補間体制」内にあるか,あるいは高誤差の「補間体制」が分布変化とモデル不確実性を評価するための補完的手法を提供することを示唆している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Distribution shifts, where statistical properties differ between training and test datasets, present a significant challenge in real-world machine learning applications where they directly impact model generalization and robustness. In this study, we explore model adaptation and generalization by utilizing synthetic data to systematically address distributional disparities. Our investigation aims to identify the prerequisites for successful model adaptation across diverse data distributions, while quantifying the associated uncertainties. Specifically, we generate synthetic data using the Van der Waals equation for gases and employ quantitative measures such as Kullback-Leibler divergence, Jensen-Shannon distance, and Mahalanobis distance to assess data similarity. These metrics en able us to evaluate both model accuracy and quantify the associated uncertainty in predictions arising from data distribution shifts. Our findings suggest that utilizing statistical measures, such as the Mahalanobis distance, to determine whether model predictions fall within the low-error "interpolation regime" or the high-error "extrapolation regime" provides a complementary method for assessing distribution shift and model uncertainty. These insights hold significant value for enhancing model robustness and generalization, essential for the successful deployment of machine learning applications in real-world scenarios.
- Abstract（参考訳）: トレーニングとテストデータセットの統計特性が異なる分布シフトは、モデル一般化と堅牢性に直接影響する実世界の機械学習アプリケーションにおいて、大きな課題となる。
本研究では,合成データを用いたモデル適応と一般化について検討し,分布の相違を系統的に解消する。
本研究の目的は,関係する不確実性を定量化しつつ,多様なデータ分布にまたがるモデル適応を実現するための前提条件を明らかにすることである。
具体的には,ファンデルワールス方程式を用いてガスの合成データを生成し,Kulback-Leibler分散,Jensen-Shannon距離,Mahalanobis距離などの測定値を用いてデータ類似性を評価する。
これらの指標により,データ分散シフトによる予測において,モデル精度と関連する不確実性の両方を評価することができる。
本研究は,マハラノビス距離などの統計指標を用いて,モデル予測が低誤差の「補間体制」内にあるか,高誤差の「補間体制」が分布変化とモデル不確実性を評価するための相補的手法を提供することを示唆している。
これらの洞察は、実際のシナリオにおける機械学習アプリケーションのデプロイの成功に不可欠である、モデルの堅牢性と一般化を強化する上で重要な価値を持っている。
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