論文の概要: Expert-Agnostic Learning to Defer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10533v1
- Date: Fri, 14 Feb 2025 19:59:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-18 20:34:44.512741
- Title: Expert-Agnostic Learning to Defer
- Title（参考訳）: 専門家に依存しないディフェンダーの学習
- Authors: Joshua Strong, Pramit Saha, Yasin Ibrahim, Cheng Ouyang, Alison Noble,
- Abstract要約: EA-L2D:Expert-Agnostic Learning to Deferを紹介します。
専門家が1～16%、未確認の専門家が4～28%、そして、専門家の多様性が高い環境では、パフォーマンスが向上するのを観察する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.171294900540735
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Learning to Defer (L2D) learns autonomous systems to independently manage straightforward cases, while deferring uncertain cases to human experts. Recent advancements in this field have introduced features enabling flexibility to unseen experts at test-time, but we find these approaches have significant limitations. To address these, we introduce EA-L2D: Expert-Agnostic Learning to Defer, a novel L2D framework that leverages a Bayesian approach to model expert behaviour in an expert-agnostic manner, facilitating optimal deferral decisions. EA-L2D offers several critical improvements over prior methods, including the ability to incorporate prior knowledge about experts, a reduced reliance on expert-annotated data, and robust performance when deferring to experts with expertise not seen during training. Evaluating on CIFAR-10, HAM10000, German Traffic Lights, Breast Ultrasound, Axial Organ Slices, and Blood Cell MNIST, we observe performance gains over the next state-of-the-art of 1-16\% for seen experts and 4-28\% for unseen experts in settings with high expert diversity.
- Abstract（参考訳）: Learning to Defer (L2D)は、自律的なシステムを学習し、単純なケースを独立して管理し、不確実なケースを人間の専門家に委ねる。
この分野での最近の進歩は、テスト時に専門家を見ないような柔軟性を実現する機能を導入していますが、これらのアプローチには大きな制限があります。
EA-L2D(Expert-Agnostic Learning to Defer)は、ベイズ的アプローチを利用して専門家非依存の方法で専門家の振る舞いをモデル化し、最適な推論決定を容易にする新しいL2Dフレームワークである。
EA-L2Dは、専門家に関する事前の知識を組み込む機能、専門家による注釈付きデータへの依存の低減、トレーニング中に見えない専門知識を持つ専門家に委ねる際の堅牢なパフォーマンスなど、以前の方法よりもいくつかの重要な改善を提供する。
CIFAR-10, HAM10000, German Traffic Lights, Breast Ultrasound, Axial Organ Slices, Blood Cell MNISTでの評価を行い, 専門家の次の1～16倍, 専門家の多様性の高い環境では4～28倍の結果を得た。
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