Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

ĐịNh lượng lỗi hiệu chuẩn trong mạng nơ-ron thông qua lý thuyết dựa trên bằng chứng

Created by
  • Haebom

Tác giả

Koffi Ismael Ouattara, Ioannis Krontiris, Theo Dimitrakos, Frank Kargl

Phác thảo

Bài báo này đề xuất một khuôn khổ mới để cải thiện sai số hiệu chuẩn dự kiến ​​(ECE) dựa trên logic chủ quan nhằm đánh giá độ tin cậy của mạng nơ-ron. Các thước đo hiện có như độ chính xác và độ chuẩn xác có những hạn chế trong việc phản ánh đầy đủ độ tin cậy, sự tự tin và sự không chắc chắn, và đặc biệt là không giải quyết được vấn đề quá tự tin. Phương pháp đề xuất nhóm các xác suất dự đoán và đo lường toàn diện độ tin cậy, sự không tin cậy và sự không chắc chắn bằng cách sử dụng các toán tử hợp nhất phù hợp. Kết quả thử nghiệm sử dụng bộ dữ liệu MNIST và CIFAR-10 cho thấy độ tin cậy được cải thiện sau khi hiệu chuẩn. Khuôn khổ này cung cấp khả năng diễn giải và đánh giá chính xác các mô hình AI trong các lĩnh vực nhạy cảm như chăm sóc sức khỏe và hệ thống tự động.

Takeaways, Limitations

•
Takeaways:
◦
Một khuôn khổ mới xem xét toàn diện về lòng tin, sự ngờ vực và sự không chắc chắn bằng cách đưa logic chủ quan vào đánh giá độ tin cậy.
◦
Góp phần giải quyết vấn đề quá tự tin, một hạn chế của các chỉ số hiện có
◦
Nó cho thấy tiềm năng cải thiện độ tin cậy và khả năng diễn giải của các mô hình AI trong các lĩnh vực nhạy cảm như chăm sóc sức khỏe và lái xe tự động.
◦
Hiệu quả của phương pháp đề xuất được xác minh thông qua các thí nghiệm trên bộ dữ liệu MNIST và CIFAR-10.
•
Limitations:
◦
Cần có thêm nghiên cứu về hiệu suất tổng quát của khuôn khổ đề xuất.
◦
Nhu cầu mở rộng kết quả thử nghiệm trên nhiều tập dữ liệu và mô hình khác nhau.
◦
Cần nghiên cứu thêm về các thiết lập tham số của logic chủ quan và lựa chọn toán tử hợp nhất.
◦
Cần có thêm nghiên cứu và xác nhận để có thể ứng dụng thực tế.
👍
Made with Slashpage