論文の概要: Selective Classification Under Distribution Shifts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.05160v2
• Date: Wed, 27 Nov 2024 05:48:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 15:24:38.472943
• Title: Selective Classification Under Distribution Shifts
• Title（参考訳）: 分布シフト下における選択的分類
• Authors: Hengyue Liang, Le Peng, Ju Sun,
• Abstract要約: 選別分類において、分類器は過度なエラーを避けるために誤りとなる可能性のある予測を棄却する。 本稿では,分散シフトを考慮したSCフレームワークを提案する。 提案したスコア関数は、一般化されたSCのための既存のスコア関数よりも効果的で信頼性が高いことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6541808384534478
• License:
• Abstract: In selective classification (SC), a classifier abstains from making predictions that are likely to be wrong to avoid excessive errors. To deploy imperfect classifiers -- either due to intrinsic statistical noise of data or for robustness issue of the classifier or beyond -- in high-stakes scenarios, SC appears to be an attractive and necessary path to follow. Despite decades of research in SC, most previous SC methods still focus on the ideal statistical setting only, i.e., the data distribution at deployment is the same as that of training, although practical data can come from the wild. To bridge this gap, in this paper, we propose an SC framework that takes into account distribution shifts, termed generalized selective classification, that covers label-shifted (or out-of-distribution) and covariate-shifted samples, in addition to typical in-distribution samples, the first of its kind in the SC literature. We focus on non-training-based confidence-score functions for generalized SC on deep learning (DL) classifiers, and propose two novel margin-based score functions. Through extensive analysis and experiments, we show that our proposed score functions are more effective and reliable than the existing ones for generalized SC on a variety of classification tasks and DL classifiers. Code is available at https://github.com/sun-umn/sc_with_distshift.
• Abstract（参考訳）: 選択分類(SC)では、分類器は過度なエラーを避けるのに間違っている可能性のある予測をすることを禁じる。 データの内在的な統計的ノイズや分類器の堅牢性の問題などによって、不完全な分類器を高精細なシナリオにデプロイするには、SCは魅力的で、従うために必要な道のようだ。 SCにおける何十年にもわたっての研究にもかかわらず、以前のSC手法は依然として理想的な統計的設定のみに焦点を当てている。 このギャップを埋めるために,本論文では,SC文献の中では,典型的な分布内サンプルに加えて,ラベルシフト(あるいは分布外)および共変量シフトサンプルをカバーする,一般化選択分類(Generalized selective classification)と呼ばれる,分布シフトを考慮したSCフレームワークを提案する。 我々は、ディープラーニング(DL)分類器における一般化SCのための非トレーニングベースの信頼スコア関数に着目し、2つの新しいマージンベースのスコア関数を提案する。 解析と実験により,提案したスコア関数は,様々な分類タスクやDL分類器上での一般化SCよりも効果的で信頼性が高いことを示す。 コードはhttps://github.com/sun-umn/sc_with_distshiftで入手できる。

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