🔎 Как и почему возникает проблема каллибровки вероятностей в моделях машинного обучения
Модель может выдавать хорошие предсказания с точки зрения точности, но её оценка вероятностей быть плохо откалиброванной — то есть, предсказанные вероятности не соответствуют реальной частоте событий.
Во многих задачах (медицина, финансы, риск-менеджмент) важна не только метка класса, но и уверенность модели. Например, предсказать, что событие с вероятностью 0.9 действительно случится примерно в 90% случаев.
Почему возникает несоответствие: ➡️Используемые функции потерь (например, cross-entropy) и оптимизаторы не гарантируют идеальную калибровку. ➡️Модели могут быть избыточно уверены (overconfident), особенно глубокие нейросети с ReLU и batch normalization. ➡️Недостаток данных или несбалансированность классов искажает распределение вероятностей.
Встроенные методы: ➡️Использование бэйесовских моделей или методы, учитывающие неопределённость (например, dropout в режиме теста). ➡️Обучение с учётом калибровки (calibration-aware loss).
🔎 Как и почему возникает проблема каллибровки вероятностей в моделях машинного обучения
Модель может выдавать хорошие предсказания с точки зрения точности, но её оценка вероятностей быть плохо откалиброванной — то есть, предсказанные вероятности не соответствуют реальной частоте событий.
Во многих задачах (медицина, финансы, риск-менеджмент) важна не только метка класса, но и уверенность модели. Например, предсказать, что событие с вероятностью 0.9 действительно случится примерно в 90% случаев.
Почему возникает несоответствие: ➡️Используемые функции потерь (например, cross-entropy) и оптимизаторы не гарантируют идеальную калибровку. ➡️Модели могут быть избыточно уверены (overconfident), особенно глубокие нейросети с ReLU и batch normalization. ➡️Недостаток данных или несбалансированность классов искажает распределение вероятностей.
Встроенные методы: ➡️Использование бэйесовских моделей или методы, учитывающие неопределённость (например, dropout в режиме теста). ➡️Обучение с учётом калибровки (calibration-aware loss).
End-to-end encryption is an important feature in messaging, as it's the first step in protecting users from surveillance. Users are more open to new information on workdays rather than weekends. Done! Now you’re the proud owner of a Telegram channel. The next step is to set up and customize your channel. Telegram has announced a number of measures aiming to tackle the spread of disinformation through its platform in Brazil. These features are part of an agreement between the platform and the country's authorities ahead of the elections in October. Administrators
from us
