識別モデルのロバスト性定量化：新しいロバスト性指標と動的分類器選択への適用
arXiv cs.LG / 2026/3/25
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要点
- 本論文は、既存のロバスト性定量化手法の限界（通常は生成モデルを必要とし、特定のアーキテクチャや離散的な特徴タイプに制約される）に取り組む。
- どのような確率的識別器およびあらゆる種類の入力特徴に対しても動作する新しいロバスト性指標を提案する。
- 著者らは、提案指標が信頼できる予測と信頼できない予測を効果的に分離できることを示し、インスタンス単位の評価をより信頼できるものにする。
- この分離を活用し、予測された信頼性に応じてより良い性能のモデルを選択することを目指した新しい動的分類器選択の戦略を開発する。
