論文の概要: Calibration of ordinal regression networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15658v1
• Date: Mon, 21 Oct 2024 05:56:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:19:58.792177
• Title: Calibration of ordinal regression networks
• Title（参考訳）: 順序回帰ネットワークの校正
• Authors: Daehwan Kim, Haejun Chung, Ikbeom Jang,
• Abstract要約: 近年の研究では、ディープニューラルネットワークは十分に校正されておらず、自信過剰な予測が得られていないことが示されている。 順序対応キャリブレーションを導入した新しい損失関数を提案する。 ソフト・オーディショナル・エンコーディングとラベル・スムーシングに基づく正規化を取り入れ、キャリブレーションと一様性の両方を強制する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2242167538741824
• License:
• Abstract: Recent studies have shown that deep neural networks are not well-calibrated and produce over-confident predictions. The miscalibration issue primarily stems from the minimization of cross-entropy, which aims to align predicted softmax probabilities with one-hot labels. In ordinal regression tasks, this problem is compounded by an additional challenge: the expectation that softmax probabilities should exhibit unimodal distribution is not met with cross-entropy. Rather, the ordinal regression literature has focused on unimodality and overlooked calibration. To address these issues, we propose a novel loss function that introduces order-aware calibration, ensuring that prediction confidence adheres to ordinal relationships between classes. It incorporates soft ordinal encoding and label-smoothing-based regularization to enforce both calibration and unimodality. Extensive experiments across three popular ordinal regression benchmarks demonstrate that our approach achieves state-of-the-art calibration without compromising accuracy.
• Abstract（参考訳）: 近年の研究では、ディープニューラルネットワークは十分に校正されておらず、自信過剰な予測が得られていないことが示されている。 誤校正問題は、予測ソフトマックス確率を1ホットラベルに合わせることを目的としたクロスエントロピーの最小化に起因している。 通常の回帰タスクでは、この問題は、ソフトマックス確率が一様分布を示すべきという期待が、クロスエントロピーで満たされないという、さらなる課題によって複雑化されている。 むしろ、順序回帰文学は一様性や見過ごされた校正に焦点を合わせてきた。 これらの問題に対処するために,予測信頼度がクラス間の順序関係に従属することを保証し,順序対応キャリブレーションを導入した新しい損失関数を提案する。 ソフト・オーディショナル・エンコーディングとラベル・スムーシングに基づく正規化を取り入れ、キャリブレーションと一様性の両方を強制する。 3つの一般的な順序回帰ベンチマークによる大規模な実験は、我々の手法が精度を損なうことなく最先端のキャリブレーションを達成することを示した。

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