論文の概要: Quantifying calibration error in modern neural networks through evidence based theory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00265v1
• Date: Thu, 31 Oct 2024 23:54:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:49:25.988056
• Title: Quantifying calibration error in modern neural networks through evidence based theory
• Title（参考訳）: 証拠に基づく理論による現代のニューラルネットワークの校正誤差の定量化
• Authors: Koffi Ismael Ouattara,
• Abstract要約: 本稿では、予測エラー(ECE)の評価に主観的論理を組み込むことにより、ニューラルネットワークの信頼性を定量化する新しい枠組みを提案する。 我々は,MNISTおよびCIFAR-10データセットを用いた実験により,信頼性が向上したことを示す。 提案されたフレームワークは、医療や自律システムといったセンシティブな分野における潜在的な応用を含む、AIモデルのより解釈可能でニュアンスな評価を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Trustworthiness in neural networks is crucial for their deployment in critical applications, where reliability, confidence, and uncertainty play pivotal roles in decision-making. Traditional performance metrics such as accuracy and precision fail to capture these aspects, particularly in cases where models exhibit overconfidence. To address these limitations, this paper introduces a novel framework for quantifying the trustworthiness of neural networks by incorporating subjective logic into the evaluation of Expected Calibration Error (ECE). This method provides a comprehensive measure of trust, disbelief, and uncertainty by clustering predicted probabilities and fusing opinions using appropriate fusion operators. We demonstrate the effectiveness of this approach through experiments on MNIST and CIFAR-10 datasets, where post-calibration results indicate improved trustworthiness. The proposed framework offers a more interpretable and nuanced assessment of AI models, with potential applications in sensitive domains such as healthcare and autonomous systems.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークの信頼性は、信頼性、信頼性、不確実性が意思決定において重要な役割を果たす重要なアプリケーションへの展開において不可欠である。 精度や精度といった従来のパフォーマンス指標は、特にモデルが過信を示す場合において、これらの側面を捉えることができない。 これらの制約に対処するため,本論文では,主観的論理を期待校正誤差(ECE)の評価に組み込むことにより,ニューラルネットワークの信頼性を定量化する新しい枠組みを提案する。 この方法は、予測確率をクラスタリングし、適切な融合演算子を用いた意見の融合による信頼、不信、不確実性の総合的な尺度を提供する。 MNIST と CIFAR-10 データセットを用いた実験により,本手法の有効性を実証した。 提案されたフレームワークは、医療や自律システムといったセンシティブな分野における潜在的な応用を含む、AIモデルのより解釈可能でニュアンスな評価を提供する。

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