Geometric insights into focal loss: Reducing curvature for enhanced model calibration
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The key factor in implementing machine learning algorithms in decision-making situations is not only the accuracy of the model but also its confidence level. The confidence level of a model in a classification problem is often given by the output vector of a softmax function for convenience. However, these values are known to deviate significantly from the actual expected model confidence. This problem is called model calibration and has been studied extensively. One of the simplest techniques to tackle this task is focal loss, a generalization of cross-entropy by introducing one positive parameter. Although many related studies exist because of the simplicity of the idea and its formalization, the theoretical analysis of its behavior is still insufficient. In this study, our objective is to understand the behavior of focal loss by reinterpreting this function geometrically. Our analysis suggests that focal loss reduces the curvature of the loss surface in training the model. This indicates that curvature may be one of the essential factors in achieving model calibration. We design numerical experiments to support this conjecture to reveal the behavior of focal loss and the relationship between calibration performance and curvature. • We reinterpret focal loss and show that it behaves as the curvature reduction. • We provide the conjecture of the connection between curvature and model calibration. • We design the numerical experiments to demonstrate our theoretical hypothesis.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle