🔎 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).
The group also hosted discussions on committing arson, Judge Hui said, including setting roadblocks on fire, hurling petrol bombs at police stations and teaching people to make such weapons. The conversation linked to arson went on for two to three months, Hui said. ZDNET RECOMMENDS But a Telegram statement also said: "Any requests related to political censorship or limiting human rights such as the rights to free speech or assembly are not and will not be considered." There have been several contributions to the group with members posting voice notes of screaming, yelling, groaning, and wailing in different rhythms and pitches. Calling out the “degenerate” community or the crypto obsessives that engage in high-risk trading, Co-founder of NFT renting protocol Rentable World emiliano.eth shared this group on his Twitter. He wrote: “hey degen, are you stressed? Just let it out all out. Voice only tg channel for screaming”. Over 33,000 people sent out over 1,000 doxxing messages in the group. Although the administrators tried to delete all of the messages, the posting speed was far too much for them to keep up.
from us
