論文の概要: Deep Probability Segmentation: Are segmentation models probability estimators?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.12535v1
• Date: Thu, 19 Sep 2024 07:52:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 14:30:28.481862
• Title: Deep Probability Segmentation: Are segmentation models probability estimators?
• Title（参考訳）: Deep Probability Segmentation: セグメンテーションモデルは確率推定器か?
• Authors: Simone Fassio, Simone Monaco, Daniele Apiletti,
• Abstract要約: モデルのキャリブレーションへの影響を評価するために,セグメンテーションタスクにキャリブレーション確率推定を適用した。 その結果, キャリブレーションはキャリブレーションが向上するが, 分類タスクに比べ, キャリブレーションの効果は低かった。 また, キャリブレーションの有効性に及ぼすデータセットサイズとビン最適化の影響についても検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7646713951724011
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning has revolutionized various fields by enabling highly accurate predictions and estimates. One important application is probabilistic prediction, where models estimate the probability of events rather than deterministic outcomes. This approach is particularly relevant and, therefore, still unexplored for segmentation tasks where each pixel in an image needs to be classified. Conventional models often overlook the probabilistic nature of labels, but accurate uncertainty estimation is crucial for improving the reliability and applicability of models. In this study, we applied Calibrated Probability Estimation (CaPE) to segmentation tasks to evaluate its impact on model calibration. Our results indicate that while CaPE improves calibration, its effect is less pronounced compared to classification tasks, suggesting that segmentation models can inherently provide better probability estimates. We also investigated the influence of dataset size and bin optimization on the effectiveness of calibration. Our results emphasize the expressive power of segmentation models as probability estimators and incorporate probabilistic reasoning, which is crucial for applications requiring precise uncertainty quantification.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングは、高精度な予測と推定を可能にすることによって、さまざまな分野に革命をもたらした。 1つの重要な応用は確率的予測(probabilistic prediction)であり、モデルが決定論的結果よりも事象の確率を推定する。 このアプローチは特に重要であり、画像の各ピクセルを分類する必要があるセグメンテーションタスクに対しては、まだ探索されていない。 従来のモデルは、しばしばラベルの確率的性質を無視するが、モデルの信頼性と適用性を改善するためには、正確な不確実性推定が不可欠である。 本研究では,キャリブレート確率推定(CaPE)をセグメンテーションタスクに適用し,モデルキャリブレーションへの影響を評価する。 以上の結果から,CaPEはキャリブレーションを向上するが,その効果は分類タスクに比べて顕著に示されず,セグメンテーションモデルが本質的により優れた確率推定を提供する可能性が示唆された。 また, キャリブレーションの有効性に及ぼすデータセットサイズとビン最適化の影響についても検討した。 本研究では,確率推定器としてセグメンテーションモデルの表現力を強調し,確率論的推論を取り入れた。

関連論文リスト

• A Probabilistic Perspective on Unlearning and Alignment for Large Language Models [48.96686419141881]
  大規模言語モデル(LLM)における最初の形式的確率的評価フレームワークを紹介する。 モデルの出力分布に関する高い確率保証を持つ新しい指標を導出する。 私たちのメトリクスはアプリケーションに依存しないので、デプロイ前にモデル機能についてより信頼性の高い見積を行うことができます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-04T15:44:23Z)
• Probabilistic Scores of Classifiers, Calibration is not Enough [0.32985979395737786]
  二項分類タスクでは、確率的予測の正確な表現が実世界の様々な応用に不可欠である。 本研究では,予測スコアと真の確率分布の一致を優先するアプローチを強調した。 その結果,従来の校正基準の限界が明らかとなり,重要な意思決定のための予測モデルの信頼性を損なう可能性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-06T19:53:00Z)
• Achieving Well-Informed Decision-Making in Drug Discovery: A Comprehensive Calibration Study using Neural Network-Based Structure-Activity Models [4.619907534483781]
  薬物と標的の相互作用を予測する計算モデルは、新しい治療薬の開発を加速するための貴重なツールである。 しかし、そのようなモデルはキャリブレーションが不十分であり、信頼性の低い不確実性推定をもたらす。 本研究では,ポストホックキャリブレーション法と不確実な定量化手法を組み合わせることで,モデルの精度とキャリブレーションを向上できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-19T10:29:00Z)
• Towards Better Certified Segmentation via Diffusion Models [62.21617614504225]
  セグメンテーションモデルは敵の摂動に弱いため、医療や自動運転といった重要な意思決定システムでの使用を妨げます。 近年,理論的保証を得るためにガウス雑音を入力に加えることにより,セグメント化予測のランダム化が提案されている。 本稿では,ランダムな平滑化と拡散モデルを組み合わせたセグメンテーション予測の問題に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-16T16:30:39Z)
• On Calibrating Semantic Segmentation Models: Analyses and An Algorithm [51.85289816613351]
  セマンティックセグメンテーションキャリブレーションの問題について検討する。 モデルキャパシティ、作物サイズ、マルチスケールテスト、予測精度はキャリブレーションに影響を及ぼす。 我々は、単純で統一的で効果的なアプローチ、すなわち選択的スケーリングを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-22T22:05:16Z)
• Simultaneous Improvement of ML Model Fairness and Performance by Identifying Bias in Data [1.76179873429447]
  トレーニング前にデータセットから削除すべき特定の種類のバイアスを記述したインスタンスを検出できるデータ前処理手法を提案する。 特に、類似した特徴を持つインスタンスが存在するが、保護属性の変動に起因するラベルが異なる問題設定では、固有のバイアスがデータセット内で引き起こされる、と主張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-24T13:04:07Z)
• Calibration tests beyond classification [30.616624345970973]
  ほとんどの教師付き機械学習タスクは、既約予測エラーを被る。 確率論的予測モデルは、妥当な目標に対する信念を表す確率分布を提供することによって、この制限に対処する。 校正されたモデルは、予測が過信でも過信でもないことを保証します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-21T09:49:57Z)
• Calibrated Selective Classification [34.08454890436067]
  そこで我々は,「不確か」な不確実性のある例を拒否する手法を提案する。 本稿では,選択的校正モデル学習のためのフレームワークを提案する。そこでは,任意のベースモデルの選択的校正誤差を改善するために,個別のセレクタネットワークを訓練する。 われわれは,複数画像分類と肺癌リスク評価におけるアプローチの実証的効果を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-25T13:31:09Z)
• Scalable Marginal Likelihood Estimation for Model Selection in Deep Learning [78.83598532168256]
  階層型モデル選択は、推定困難のため、ディープラーニングではほとんど使われない。 本研究は,検証データが利用できない場合,限界的可能性によって一般化が向上し,有用であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-11T09:50:24Z)
• Improving Uncertainty Calibration via Prior Augmented Data [56.88185136509654]
  ニューラルネットワークは、普遍関数近似器として機能することで、複雑なデータ分布から学習することに成功した。 彼らはしばしば予測に自信過剰であり、不正確で誤った確率的予測に繋がる。 本稿では,モデルが不当に過信である特徴空間の領域を探索し,それらの予測のエントロピーをラベルの以前の分布に対して条件的に高める手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-22T07:02:37Z)
• Efficient Ensemble Model Generation for Uncertainty Estimation with Bayesian Approximation in Segmentation [74.06904875527556]
  アンサンブルセグメンテーションモデルを構築するための汎用的で効率的なセグメンテーションフレームワークを提案する。 提案手法では,層選択法を用いて効率よくアンサンブルモデルを生成することができる。 また,新たな画素単位の不確実性損失を考案し,予測性能を向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-21T16:08:38Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。