論文の概要: Geometric Calibration and Neutral Zones for Uncertainty-Aware Multi-Class Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.20960v1
• Date: Wed, 26 Nov 2025 01:29:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-27 18:37:58.915643
• Title: Geometric Calibration and Neutral Zones for Uncertainty-Aware Multi-Class Classification
• Title（参考訳）: 不確実性を考慮したマルチクラス分類のための幾何学的校正と中性領域
• Authors: Soumojit Das, Nairanjana Dasgupta, Prashanta Dutta,
• Abstract要約: ニューラルネットワークの確率出力の時間後校正のための幾何学的枠組みを開発する。 我々はフィッシャー-ラオ距離に基づいて信頼性スコアを定義し、不確実な予測の原理的推論のための中立ゾーンを構築する。 アデノ関連ウイルスの分類に関する実証的な検証は、2段階のフレームワークが72.5%のエラーを捉え、34.5%のサンプルを遅延させることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Modern artificial intelligence systems make critical decisions yet often fail silently when uncertain. We develop a geometric framework for post-hoc calibration of neural network probability outputs, treating probability vectors as points on the $(c-1)$-dimensional probability simplex equipped with the Fisher--Rao metric. Our approach yields Additive Log-Ratio (ALR) calibration maps that reduce exactly to Platt scaling for binary problems (Proposition~1) while extending naturally to multi-class settings -- providing a principled generalization that existing methods lack. Complementing calibration, we define geometric reliability scores based on Fisher--Rao distance and construct neutral zones for principled deferral of uncertain predictions. Theoretical contributions include: (i) consistency of the calibration estimator at rate $O_p(n^{-1/2})$ via M-estimation theory (Theorem~1), and (ii) tight concentration bounds for reliability scores with explicit sub-Gaussian parameters enabling sample size calculations for validation set design (Theorem~2). We conjecture Neyman--Pearson optimality of our neutral zone construction based on connections to Bhattacharyya coefficients. Empirical validation on Adeno-Associated Virus classification demonstrates that the two-stage framework (calibration followed by reliability-based deferral) captures 72.5\% of errors while deferring 34.5\% of samples. Notably, this operational gain is achievable with any well-calibrated probability output; the contribution of geometric calibration lies in its theoretical foundations rather than empirical superiority over simpler alternatives. This work bridges information geometry and statistical learning, offering formal guarantees relevant to applications requiring rigorous validation.
• Abstract（参考訳）: 現代の人工知能システムは重要な決定を下すが、不確実な場合には静かに失敗することが多い。 本稿では,Fisher-Rao 計量を用いた$(c-1)$-dimensional probability simplex 上の点として,確率ベクトルを扱いながら,ニューラルネットワークの確率出力の時間後校正のための幾何学的枠組みを開発する。 提案～1 では自然に二項問題に対するプラットスケーリングに還元される付加対数比(ALR)キャリブレーションマップを作成したが、これは既存の手法に欠けているような原理的一般化を提供しつつ、不確定な予測の原理的デフェラルを導出するための幾何的信頼性スコアを定義した。 理論的貢献は以下のとおりである。 (i)M推定理論(Theorem~1)によるキャリブレーション推定器の速度$O_p(n^{-1/2})$での整合性 (II) 検証セット設計のためのサンプルサイズ計算を可能にする明示的な準ガウスパラメータを持つ信頼性スコアに対する厳密な濃度境界(Theorem~2)。 我々は、Bhattacharyya係数との接続に基づく中立地帯構築のナイマン-ピアソン最適性を予測する。 Adeno-Associated Virus分類に関する実証的な検証は、2段階のフレームワーク(校正と信頼性に基づくdeferral)が72.5\%のエラーを捕捉し、34.5\%のサンプルを遅延することを示した。 幾何キャリブレーションの寄与は、より単純な代替よりも経験的な優位性よりも理論上の基礎にある。 この研究は情報幾何学と統計的学習を橋渡しし、厳密な検証を必要とするアプリケーションに関連する正式な保証を提供する。

関連論文リスト

• Nonparametric Distribution Regression Re-calibration [3.0204520109309847]
  全体的な予測誤差の最小化は、キャリブレーションよりも情報を優先することをモデルに推奨する。 安全クリティカルな設定では、信頼に値する不確実性推定は狭い間隔よりも価値があることが多い。 条件付きカーネル平均埋め込みに基づく新しい非パラメトリック再校正アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-13T11:48:43Z)
• Uncertainty-Aware Post-Hoc Calibration: Mitigating Confidently Incorrect Predictions Beyond Calibration Metrics [6.9681910774977815]
  本稿では、校正品質と不確実性を考慮した意思決定を向上させるためのポストホック校正フレームワークを提案する。 校正基準,不確実性認識性能測定,実証的コンフォメーションカバレッジを用いて総合評価を行った。 実験により,提案手法はイソトニックおよび焦点損失ベースラインと比較して,信頼性の低い予測精度と競合予測誤差を実現することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-19T23:55:36Z)
• Uncertainty-Driven Reliability: Selective Prediction and Trustworthy Deployment in Modern Machine Learning [1.2183405753834562]
  この論文は、不確実性推定が機械学習(ML)システムの安全性と信頼性を高める方法について考察する。 まず、モデルのトレーニング軌道は、アーキテクチャの変更や損失を伴わずに活用できるような、豊富な不確実性信号を含むことを示す。 本稿では,タスク間で動作し,深層アンサンブルのコストを回避し,最先端の選択的予測性能を実現する軽量なポストホック禁忌手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-11T02:33:53Z)
• COIN: Uncertainty-Guarding Selective Question Answering for Foundation Models with Provable Risk Guarantees [51.5976496056012]
  COINは、統計的に有効な閾値を校正し、質問毎に1つの生成された回答をフィルタリングする不確実性保護選択フレームワークである。 COINはキャリブレーションセット上で経験的誤差率を推定し、信頼区間法を適用して真誤差率に高い確率上界を確立する。 リスク管理におけるCOINの堅牢性,許容回答を維持するための強いテストタイムパワー,キャリブレーションデータによる予測効率を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-25T07:04:49Z)
• Uniform convergence of the smooth calibration error and its relationship with functional gradient [15.875913304310297]
  この研究は滑らかな校正誤差(CE)に焦点を当て、一様収束境界を提供する。 我々は3つの代表的なアルゴリズムを解析する: 勾配の押し上げ木、カーネルの押し上げ、2層ニューラルネットワーク。 この結果は,信頼性のある確率モデルを設計するための新たな理論的洞察と実践的ガイダンスを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-26T01:23:56Z)
• Probabilistic Scores of Classifiers, Calibration is not Enough [0.32985979395737786]
  二項分類タスクでは、確率的予測の正確な表現が実世界の様々な応用に不可欠である。 本研究では,予測スコアと真の確率分布の一致を優先するアプローチを強調した。 その結果,従来の校正基準の限界が明らかとなり,重要な意思決定のための予測モデルの信頼性を損なう可能性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-06T19:53:00Z)
• Assessing the Probabilistic Fit of Neural Regressors via Conditional Congruence [2.13382635602206]
  このミスアライメントを測定するための既存のアプローチは、主にキャリブレーションの枠組みの下で開発されている。 本稿では,CCE(Congruence Error)という,学習した予測分布とデータセット内の経験的条件分布との間の距離を,条件付きカーネルの平均埋め込みを用いて推定する手法を提案する。 我々は高次元回帰タスクを行い、CCEが4つの重要な特性を示すことを示す: $textitcorrectness$, $textitmonotonicity$, $textitreliability$, $textitrobustness$。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-20T23:30:07Z)
• Likelihood Ratio Confidence Sets for Sequential Decision Making [51.66638486226482]
  確率に基づく推論の原理を再検討し、確率比を用いて妥当な信頼シーケンスを構築することを提案する。 本手法は, 精度の高い問題に特に適している。 提案手法は,オンライン凸最適化への接続に光を当てることにより,推定器の最適シーケンスを確実に選択する方法を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-08T00:10:21Z)
• Calibrating Neural Simulation-Based Inference with Differentiable Coverage Probability [50.44439018155837]
  ニューラルモデルのトレーニング目的に直接キャリブレーション項を含めることを提案する。 古典的なキャリブレーション誤差の定式化を緩和することにより、エンドツーエンドのバックプロパゲーションを可能にする。 既存の計算パイプラインに直接適用でき、信頼性の高いブラックボックス後部推論が可能である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-20T10:20:45Z)
• Towards Reliable Medical Image Segmentation by Modeling Evidential Calibrated Uncertainty [57.023423137202485]
  医用画像のセグメンテーションの信頼性に関する懸念が臨床医の間で続いている。 本稿では,医療画像セグメンテーションネットワークにシームレスに統合可能な,実装が容易な基礎モデルであるDEviSを紹介する。 主観的論理理論を活用することで、医用画像分割の確率と不確実性を明示的にモデル化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-01T05:02:46Z)
• Theoretical characterization of uncertainty in high-dimensional linear classification [24.073221004661427]
  本研究では,高次元入力データとラベルの限られたサンプル数から学習する不確実性が,近似メッセージパッシングアルゴリズムによって得られることを示す。 我々は,信頼度を適切に正則化することで緩和する方法について論じるとともに,損失に対するクロスバリデーションが0/1誤差よりもキャリブレーションが優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-07T15:32:07Z)
• Don't Just Blame Over-parametrization for Over-confidence: Theoretical Analysis of Calibration in Binary Classification [58.03725169462616]
  理論上は、過剰パラメトリゼーションは過剰信頼の唯一の理由ではない。 我々は、ロジスティック回帰は本質的に信頼過剰であり、実現可能で、非パラメータな設定であることを示す。 おそらく驚くことに、過剰な信頼が常にそうであるとは限らないことも示します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-15T21:38:09Z)
• Amortized Conditional Normalized Maximum Likelihood: Reliable Out of Distribution Uncertainty Estimation [99.92568326314667]
  本研究では,不確実性推定のための拡張性のある汎用的アプローチとして,償却条件正規化最大値(ACNML)法を提案する。 提案アルゴリズムは条件付き正規化最大度(CNML)符号化方式に基づいており、最小記述長の原理に従って最小値の最適特性を持つ。 我々は、ACNMLが、分布外入力のキャリブレーションの観点から、不確実性推定のための多くの手法と好意的に比較することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-05T08:04:34Z)
• Large-Scale Methods for Distributionally Robust Optimization [53.98643772533416]
  我々のアルゴリズムは、トレーニングセットのサイズとパラメータの数によらず、多くの評価勾配を必要とすることを証明している。 MNIST と ImageNet の実験により,本手法の 9-36 倍の効率性を持つアルゴリズムの理論的スケーリングが確認された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-12T17:41:44Z)
• Evaluating probabilistic classifiers: Reliability diagrams and score decompositions revisited [68.8204255655161]
  確率的に統計的に一貫性があり、最適に結合し、再現可能な信頼性図を自動生成するCORP手法を導入する。 コーパスは非パラメトリックアイソトニック回帰に基づいており、プール・アジャセント・ヴァイオレータ(PAV)アルゴリズムによって実装されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-07T08:22:26Z)
• Unlabelled Data Improves Bayesian Uncertainty Calibration under Covariate Shift [100.52588638477862]
  後続正則化に基づく近似ベイズ推定法を開発した。 前立腺癌の予後モデルを世界規模で導入する上で,本手法の有用性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-26T13:50:19Z)
• Distribution-free binary classification: prediction sets, confidence intervals and calibration [106.50279469344937]
  分布自由条件における二項分類のための不確実性定量化(キャリブレーション、信頼区間、予測セット)の3つの概念について検討する。 固定幅と一様質量の両双対の双対確率に対する信頼区間を導出する。 我々の「三脚」定理の結果として、双有理確率に対するこれらの信頼区間は分布自由キャリブレーションに繋がる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-18T14:17:29Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。