ロバストネス定量化と不確実性定量化：分類器予測の信頼性を評価する2つの手法の比較
arXiv cs.LG / 2026/3/25
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要点
- この論文は、分類器の個々の予測がどれほど信頼できるかを推定する2つの手法、ロバストネス定量化（RQ）と不確実性定量化（UQ）を比較します。
- RQとUQの概念上の違いを明確にし、複数のベンチマークデータセットにわたって両手法を評価します。
- 結果は、RQが標準的な条件下だけでなく、データ分布がシフトした場合にもUQを上回り得ることを示しています。
- 著者らはまた、RQとUQは補完的であり、いずれか一方のみを用いる場合よりも、両者を組み合わせることで信頼性評価が改善され得ることを見出しています。
