Den tillförlitliga mätningen av förtroendet för klassificeringens förutsägelser är mycket viktig för många tillämpningar och är därför en viktig del av klassificeringsdesignen. Men även om djupt lärande har fått oerhört stor uppmärksamhet under de senaste åren, har det inte gjorts mycket framsteg när det gäller att kvantifiera det förutsägelseförtroende som neurala nätverk klassificerar. Bayesianska modeller erbjuder ett matematiskt grundat ramverk för att resonera om modellosäkerhet, men kommer vanligtvis med oöverkomliga beräkningskostnader. I detta dokument föreslår vi en enkel, skalbar metod för att uppnå en tillförlitlig förtroende poäng, baserat på data inbäddning som härrör från näst sista lagret av nätverket. Vi undersöker två sätt att uppnå önskvärda inbäddningar, antingen genom att använda en distansbaserad förlust eller Adversarial Training. Vi testar sedan fördelarna med vår metod när den används för klassificering fel förutsägelse, vikta en ensemble av klassificerare, och nyhet upptäckt. I alla uppgifter visar vi betydande förbättringar jämfört med traditionella, allmänt använda förtroende betyg.
REF föreslog en konfidenspoäng baserad på lokal densitetsberäkning i inbäddade utrymmen i neurala nätverk.
Distance-based Confidence Score for Neural Network Classifiers
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}