論文の概要: Fragility-aware Classification for Understanding Risk and Improving Generalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.13024v1
• Date: Tue, 18 Feb 2025 16:44:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:05:37.415475
• Title: Fragility-aware Classification for Understanding Risk and Improving Generalization
• Title（参考訳）: リスク理解と一般化改善のための脆弱性認識分類
• Authors: Chen Yang, Zheng Cui, Daniel Zhuoyu Long, Jin Qi, Ruohan Zhan,
• Abstract要約: リスク・リバースの観点から分類性能を評価する新しい指標であるFragility Index(FI)を導入する。 我々は, クロスエントロピー損失, ヒンジ型損失, リプシッツ損失の正確な修正を導き, 深層学習モデルへのアプローチを拡張した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.926253982569273
• License:
• Abstract: Classification models play a critical role in data-driven decision-making applications such as medical diagnosis, user profiling, recommendation systems, and default detection. Traditional performance metrics, such as accuracy, focus on overall error rates but fail to account for the confidence of incorrect predictions, thereby overlooking the risk of confident misjudgments. This risk is particularly significant in cost-sensitive and safety-critical domains like medical diagnosis and autonomous driving, where overconfident false predictions may cause severe consequences. To address this issue, we introduce the Fragility Index (FI), a novel metric that evaluates classification performance from a risk-averse perspective by explicitly capturing the tail risk of confident misjudgments. To enhance generalizability, we define FI within the robust satisficing (RS) framework, incorporating data uncertainty. We further develop a model training approach that optimizes FI while maintaining tractability for common loss functions. Specifically, we derive exact reformulations for cross-entropy loss, hinge-type loss, and Lipschitz loss, and extend the approach to deep learning models. Through synthetic experiments and real-world medical diagnosis tasks, we demonstrate that FI effectively identifies misjudgment risk and FI-based training improves model robustness and generalizability. Finally, we extend our framework to deep neural network training, further validating its effectiveness in enhancing deep learning models.
• Abstract（参考訳）: 分類モデルは、医療診断、ユーザプロファイリング、レコメンデーションシステム、デフォルト検出などのデータ駆動意思決定アプリケーションにおいて重要な役割を果たす。 正確さなどの従来のパフォーマンス指標は、全体的なエラー率に重点を置いているが、誤った予測の信頼性を考慮していないため、確実な誤判断のリスクを見落としている。 このリスクは、医療診断や自律運転のようなコスト感受性と安全性に重要な領域において特に重要であり、過度に自信過剰な誤った予測が深刻な結果をもたらす可能性がある。 この問題に対処するため,信頼性障害のテールリスクを明示的に把握し,リスク・リバースの観点から分類性能を評価する新たな指標であるFragility Index(FI)を導入する。 一般化可能性を高めるため、データ不確実性を取り入れたロバスト満足度(RS)フレームワーク内でFIを定義する。 さらに、共通損失関数のトラクタビリティを維持しながらFIを最適化するモデルトレーニング手法を開発した。 具体的には, クロスエントロピー損失, ヒンジ型損失, リプシッツ損失の正確な修正を導き, 深層学習モデルへのアプローチを拡張した。 人工的な実験と実世界の医療診断タスクを通じて、FIは誤判断リスクを効果的に識別し、FIベースのトレーニングはモデルの堅牢性と一般化性を向上することを示した。 最後に、私たちのフレームワークをディープニューラルネットワークトレーニングに拡張し、ディープラーニングモデルの強化の有効性をさらに検証します。

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