論文の概要: Feature Clipping for Uncertainty Calibration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19796v1
• Date: Wed, 16 Oct 2024 06:44:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-03 07:49:48.274132
• Title: Feature Clipping for Uncertainty Calibration
• Title（参考訳）: 不確実性校正のための特徴クリッピング
• Authors: Linwei Tao, Minjing Dong, Chang Xu,
• Abstract要約: 現代のディープニューラルネットワーク(DNN)は、しばしば過剰な自信に悩まされ、誤校正につながる。 この問題に対処するために,特徴クリッピング(FC)と呼ばれるポストホックキャリブレーション手法を提案する。 FCは特定の閾値に特徴値をクリップし、高い校正誤差サンプルのエントロピーを効果的に増加させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.465567005078135
• License:
• Abstract: Deep neural networks (DNNs) have achieved significant success across various tasks, but ensuring reliable uncertainty estimates, known as model calibration, is crucial for their safe and effective deployment. Modern DNNs often suffer from overconfidence, leading to miscalibration. We propose a novel post-hoc calibration method called feature clipping (FC) to address this issue. FC involves clipping feature values to a specified threshold, effectively increasing entropy in high calibration error samples while maintaining the information in low calibration error samples. This process reduces the overconfidence in predictions, improving the overall calibration of the model. Our extensive experiments on datasets such as CIFAR-10, CIFAR-100, and ImageNet, and models including CNNs and transformers, demonstrate that FC consistently enhances calibration performance. Additionally, we provide a theoretical analysis that validates the effectiveness of our method. As the first calibration technique based on feature modification, feature clipping offers a novel approach to improving model calibration, showing significant improvements over both post-hoc and train-time calibration methods and pioneering a new avenue for feature-based model calibration.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(DNN)は、さまざまなタスクにわたって大きな成功を収めているが、モデルキャリブレーションとして知られる確実な不確実性推定を保証することは、安全かつ効果的なデプロイメントに不可欠である。 現代のDNNは、しばしば過信に悩まされ、誤診につながる。 この問題に対処するために,特徴クリッピング(FC)と呼ばれるポストホックキャリブレーション手法を提案する。 FCは特定の閾値に特徴値をクリップし、高い校正誤差サンプルのエントロピーを効果的に増加させ、低い校正誤差サンプルの情報を維持させる。 このプロセスは、予測における過剰な自信を減らし、モデルの全体的なキャリブレーションを改善する。 CIFAR-10、CIFAR-100、ImageNetなどのデータセットとCNNやトランスフォーマーなどのモデルに関する広範な実験により、FCはキャリブレーション性能を一貫して向上することを示した。 また,本手法の有効性を検証した理論的解析を行った。 機能修正に基づく最初のキャリブレーション技術として、機能クリッピングは、モデルキャリブレーションを改善するための新しいアプローチを提供し、ポストホック法とトレインタイムキャリブレーション法の両方を大幅に改善し、機能ベースのモデルキャリブレーションの新たな道を開いた。

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