論文の概要: Joint Training for Selective Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.24029v1
• Date: Thu, 31 Oct 2024 15:28:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 17:03:12.201301
• Title: Joint Training for Selective Prediction
• Title（参考訳）: 選択予測のためのジョイントトレーニング
• Authors: Zhaohui Li, Rebecca J. Passonneau,
• Abstract要約: 選択予測法は、分類器の出力をいつ採用するか、人間に延期するかを決定する。 以前の方法の1つは、エンジニアリングされた特徴に基づいて遅延モデルを学習することである。 分類器モジュールが使用する学習表現と学習遅延ポリシーを同時に最適化する新しい共同学習手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.662924503089369
• License:
• Abstract: Classifier models are prevalent in natural language processing (NLP), often with high accuracy. Yet in real world settings, human-in-the-loop systems can foster trust in model outputs and even higher performance. Selective Prediction (SP) methods determine when to adopt a classifier's output versus defer to a human. Previous SP approaches have addressed how to improve softmax as a measure of model confidence, or have developed separate confidence estimators. One previous method involves learning a deferral model based on engineered features. We introduce a novel joint-training approach that simultaneously optimizes learned representations used by the classifier module and a learned deferral policy. Our results on four classification tasks demonstrate that joint training not only leads to better SP outcomes over two strong baselines, but also improves the performance of both modules.
• Abstract（参考訳）: 分類器モデルは自然言語処理(NLP)でよく使われ、精度が高いことが多い。 しかし、現実の環境では、人間のループシステムはモデルの出力に対する信頼を育み、パフォーマンスをさらに向上させることができる。 Selective Prediction (SP)メソッドは、分類器の出力をいつ採用するか、人間に延期するかを決定する。 従来のSPアプローチでは、モデル信頼性の尺度としてソフトマックスを改善する方法や、別の信頼度推定器を開発した。 以前の手法では、エンジニアリングされた特徴に基づいて遅延モデルを学習する必要があった。 分類器モジュールが使用する学習表現と学習遅延ポリシーを同時に最適化する新しい共同学習手法を提案する。 4つの分類課題における結果から, 共同学習は2つの強いベースラインに対して, より優れたSP結果をもたらすだけでなく, 両モジュールの性能も向上することが示された。

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