Fugu-MT 論文翻訳(概要): Confidence Calibration of Classifiers with Many Classes

論文の概要: Confidence Calibration of Classifiers with Many Classes

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02988v1
Date: Tue, 05 Nov 2024 10:51:01 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-06 15:01:00.798347
Title: Confidence Calibration of Classifiers with Many Classes
Title（参考訳）: 多くのクラスを有する分類器の信頼性校正
Authors: Adrien Le Coz, Stéphane Herbin, Faouzi Adjed,
Abstract要約: ニューラルネットワークに基づく分類モデルでは、最大クラス確率が信頼スコアとしてしばしば使用される。このスコアは正しい予測を行う確率を十分に予測することは滅多になく、後処理のキャリブレーションステップを必要とする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.018156030818883
License:
Abstract: For classification models based on neural networks, the maximum predicted class probability is often used as a confidence score. This score rarely predicts well the probability of making a correct prediction and requires a post-processing calibration step. However, many confidence calibration methods fail for problems with many classes. To address this issue, we transform the problem of calibrating a multiclass classifier into calibrating a single surrogate binary classifier. This approach allows for more efficient use of standard calibration methods. We evaluate our approach on numerous neural networks used for image or text classification and show that it significantly enhances existing calibration methods.
Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークに基づく分類モデルでは、最大クラス確率が信頼スコアとしてしばしば使用される。このスコアは正しい予測を行う確率を十分に予測することは滅多になく、後処理のキャリブレーションステップを必要とする。しかし、多くのクラスの問題に対して多くの信頼度校正法が失敗する。この問題に対処するため、我々はマルチクラス分類器を校正する問題を単一代理二項分類器の校正に変換する。このアプローチにより、標準校正法のより効率的な利用が可能になる。画像やテキストの分類に使用される多数のニューラルネットワークに対するアプローチを評価し,既存の校正手法を大幅に強化することを示す。

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