| 講演名 | 2019-11-14 データセットシフト下における深層学習の確信度の較正 吉田 和輝(神戸大), 松原 崇(神戸大), 上原 邦昭(神戸大), |
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| 抄録(和) | 確信度の較正は，深層学習において，未知データの予測クラスだけでなく，予測の信頼性を得たいといったときに重要となる．しかし，確信度の分布が大きく偏っている場合は較正はしばしば不適切なものとなる．本研究では，畳み込みニューラルネットワークを対象として較正を行い，モデルの違い，データセットシフトの有無といった条件において較正およびモデルの信頼性評価への影響について検証を行う．また，較正の評価指標としてデータセットの分布に依存しない新たな評価指標を提案し，既存の較正手法の問題点を指摘する． |
| 抄録(英) | Calibration of confidence is important when you want to obtain not only the prediction class of unknown data but also the reliability of prediction in deep learning. However, calibration is often inadequate if the confidence distribution is highly skewed. In this study, we calibrated a convolutional neural network and analyzed the effects of model differences and the presence or absence of data set shift on calibration. In addition, we introduce a new statistic of calibration that does not depend on a distribution of a dataset, and discuss problems of the existing methods. |
| キーワード(和) | 畳み込みニューラルネットワーク / 確信度 / 較正 / データセットシフト |
| キーワード(英) | convolutional neural network / confidence / calibration / dataset shift |
| 資料番号 | CCS2019-25 |
| 発行日 | 2019-11-07 (CCS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | CCS |
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| 開催期間 | 2019/11/14(から2日開催) |
| 開催地（和） | 神戸大学 |
| 開催地（英） | Kobe Univ. |
| テーマ（和） | 相互作用と情報伝達・情報処理，一般 |
| テーマ（英） | Interaction and Communication, etc. |
| 委員長氏名（和） | 成瀬 誠(NICT) |
| 委員長氏名（英） | Makoto Naruse(NICT) |
| 副委員長氏名（和） | 塩川 茂樹(神奈川工科大) / 浅井 哲也(北大) |
| 副委員長氏名（英） | Shigeki Shiokawa(Kanagawa Inst. of Tech.) / Tetsuya Asai(Hokkaido Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 高野 知佐(広島市立大) / 川喜田 佑介(神奈川工科大) |
| 幹事氏名（英） | Chisa Takano(Hiroshima City Univ.) / Yusuke Kawakita(Kanagawa Inst. of Tech.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 中野 秀洋(東京都市大) / 中田 一紀(筑波技大) / 安東 弘泰(筑波大) / 松原 崇(神戸大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Hidehiro Nakano(Tokyo City Univ.) / Kazuki Nakada(Tsukuba Univ. of Tech.) / Hiroyasu Ando(Tsukuba Univ.) / Takashi Matsubara(Kobe Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Complex Communication Sciences |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | データセットシフト下における深層学習の確信度の較正 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Calibration of Confidence in Deep Learning under Dataset Shift |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 畳み込みニューラルネットワーク / convolutional neural network |
| キーワード(2)（和/英） | 確信度 / confidence |
| キーワード(3)（和/英） | 較正 / calibration |
| キーワード(4)（和/英） | データセットシフト / dataset shift |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 吉田 和輝 / Kazuki Yoshida |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 神戸大学(略称：神戸大) Kobe University(略称：Kobe Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 松原 崇 / Takashi Matsubara |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 神戸大学(略称：神戸大) Kobe University(略称：Kobe Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 上原 邦昭 / Kuniaki Uehara |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 神戸大学(略称：神戸大) Kobe University(略称：Kobe Univ.) |
| 発表年月日 | 2019-11-14 |
| 資料番号 | CCS2019-25 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | CCS-289 |
| ページ範囲 | pp.5-8(CCS), |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2019-11-07 (CCS) |