論文の概要: Measuring Stochastic Data Complexity with Boltzmann Influence Functions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02745v1
• Date: Tue, 4 Jun 2024 20:01:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 22:58:01.778244
• Title: Measuring Stochastic Data Complexity with Boltzmann Influence Functions
• Title（参考訳）: ボルツマン影響関数による確率的データ複雑度の測定
• Authors: Nathan Ng, Roger Grosse, Marzyeh Ghassemi,
• Abstract要約: テストポイントにおけるモデルの予測の不確かさを推定することは、分散シフトの下で信頼性とキャリブレーションを確保する重要な要素である。 温度スケールボルツマンの影響関数でモデルを線形化するpNML分布のスケーラブルかつ効率的な近似であるIF-COMPを提案する。 IF-COMPは不確実性の校正、誤ラベル検出、OOD検出のタスクに対して実験により検証され、そこでは強いベースライン法と一貫した一致または打ち負かされる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.501336941823627
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Estimating the uncertainty of a model's prediction on a test point is a crucial part of ensuring reliability and calibration under distribution shifts. A minimum description length approach to this problem uses the predictive normalized maximum likelihood (pNML) distribution, which considers every possible label for a data point, and decreases confidence in a prediction if other labels are also consistent with the model and training data. In this work we propose IF-COMP, a scalable and efficient approximation of the pNML distribution that linearizes the model with a temperature-scaled Boltzmann influence function. IF-COMP can be used to produce well-calibrated predictions on test points as well as measure complexity in both labelled and unlabelled settings. We experimentally validate IF-COMP on uncertainty calibration, mislabel detection, and OOD detection tasks, where it consistently matches or beats strong baseline methods.
• Abstract（参考訳）: テストポイントにおけるモデルの予測の不確かさを推定することは、分散シフトの下で信頼性とキャリブレーションを確保する重要な要素である。 この問題に対する最小記述長アプローチでは、予測正規化極大(pNML)分布を用いて、データポイントのすべてのラベルを考慮し、他のラベルがモデルやトレーニングデータと整合性がある場合の予測の信頼性を低下させる。 本研究では,温度スケールボルツマンの影響関数でモデルを線形化するpNML分布のスケーラブルかつ効率的な近似であるIF-COMPを提案する。 IF-COMPは、テストポイント上のよく校正された予測を生成するだけでなく、ラベル付けされた設定とラベル付けされていない設定の両方の複雑さを測定するために使用できる。 IF-COMPは不確実性の校正、誤ラベル検出、OOD検出のタスクに対して実験により検証され、そこでは強いベースライン法と一貫した一致または打ち負かされる。

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