🔎 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).
A few years ago, you had to use a special bot to run a poll on Telegram. Now you can easily do that yourself in two clicks. Hit the Menu icon and select “Create Poll.” Write your question and add up to 10 options. Running polls is a powerful strategy for getting feedback from your audience. If you’re considering the possibility of modifying your channel in any way, be sure to ask your subscribers’ opinions first. Find your optimal posting schedule and stick to it. The peak posting times include 8 am, 6 pm, and 8 pm on social media. Try to publish serious stuff in the morning and leave less demanding content later in the day. Private channels are only accessible to subscribers and don’t appear in public searches. To join a private channel, you need to receive a link from the owner (administrator). A private channel is an excellent solution for companies and teams. You can also use this type of channel to write down personal notes, reflections, etc. By the way, you can make your private channel public at any moment. Telegram offers a powerful toolset that allows businesses to create and manage channels, groups, and bots to broadcast messages, engage in conversations, and offer reliable customer support via bots. Telegram is a leading cloud-based instant messages platform. It became popular in recent years for its privacy, speed, voice and video quality, and other unmatched features over its main competitor Whatsapp.
from us
