[2L4-GS-1] 基礎・理論：

[2L4-GS-1-04] 損失分布の統制と滑らかなキャリブレーション誤差

〇ホーランド マシュー¹ (1. 大阪大学)

キーワード：二値分類の較正

機械学習アルゴリズムを実行した結果として、学習されたモデルの出力値が特定の条件付き確率と一致するかどうかが「較正」（キャリブレーション）の焦点である。近年、モデル出力の事後修正によって予測性能がどの程度改善されるかをもとに較正の良し悪しを特徴づける報告がなされているが、本研究では事後修正ではなく、モデル自体の修正に基づいて較正の度合いを突き止め、損失分布の位置を固定させようとするFloodingなどの学習法との接点を示す。