論文の概要: Revisiting Reweighted Risk for Calibration: AURC, Focal, and Inverse Focal Loss

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.23463v4
• Date: Thu, 09 Oct 2025 09:25:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-10 12:56:53.497503
• Title: Revisiting Reweighted Risk for Calibration: AURC, Focal, and Inverse Focal Loss
• Title（参考訳）: 校正のリスク再考: AURC, Focal, Inverse Focal Loss
• Authors: Han Zhou, Sebastian G. Gruber, Teodora Popordanoska, Matthew B. Blaschko,
• Abstract要約: 深層学習で一般的に用いられる重み付きリスク関数のクラスを再検討し,キャリブレーション誤差と選択分類の原則的関連性を確立する。 キャリブレーション誤差の最小化は選択的分類パラダイムと密接に関連していることを示し、低信頼領域における選択的リスクの最適化が自然にキャリブレーションの改善につながることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.141034387131267
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Several variants of reweighted risk functionals, such as focal loss, inverse focal loss, and the Area Under the Risk--Coverage Curve (AURC), have been proposed for improving model calibration, yet their theoretical connections to calibration errors remain unclear. In this paper, we revisit a broad class of weighted risk functions commonly used in deep learning and establish a principled connection between calibration error and selective classification. We show that minimizing calibration error is closely linked to the selective classification paradigm and demonstrate that optimizing selective risk in low-confidence region naturally leads to improved calibration. This loss shares a similar reweighting strategy with dual focal loss but offers greater flexibility through the choice of confidence score functions (CSFs). Our approach uses a bin-based cumulative distribution function (CDF) approximation, enabling efficient gradient-based optimization without requiring expensive sorting and achieving $O(nK)$ complexity. Empirical evaluations demonstrate that our method achieves competitive calibration performance across a range of datasets and model architectures.
• Abstract（参考訳）: モデルキャリブレーションを改善するために, 焦点損失, 逆焦点損失, およびAURCの領域のような, 再重み付きリスク関数のいくつかの変種が提案されている。 本稿では,ディープラーニングで一般的に使用される重み付きリスク関数の幅広いクラスを再検討し,キャリブレーション誤差と選択分類の原理的関連性を確立する。 キャリブレーション誤差の最小化は選択的分類パラダイムと密接に関連していることを示し、低信頼領域における選択的リスクの最適化が自然にキャリブレーションの改善につながることを示した。 この損失は、二重焦点損失を伴う類似の再重み付け戦略を共有するが、信頼スコア関数 (CSF) の選択によってより柔軟性を提供する。 提案手法では,bin-based cumulative distribution function (CDF) 近似を用いて,高コストなソートを必要とせず,より効率的な勾配最適化を実現する。 実験により,本手法は様々なデータセットとモデルアーキテクチャの競合校正性能を実証した。

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