confusion matrix | BriefGPT

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ICML优化复杂绩效指标的通用在线算法
我们介绍和分析了一种通用的在线算法，适用于二元、多类和多标签分类问题中的各种复杂性能指标，该算法的更新和预测规则简单且计算效率高，无需存储任何过去的数据，而且对于凹函数和平滑度函数达到了 O (ln n/n) 的遗憾，并通过实证研究验证了所
PDF14 days ago
基于参数化和非参数化 CNN 的原始波形声学模型的语音误差分析
在这篇论文中，我们分析了 TIMIT 语音识别任务中原始波形声学模型的错误模式，对传统的音素错误率指标进行了超越。我们将音素分为三组，计算了每个广义音素类别的音素错误率，并构建了每个类别的混淆矩阵，与 Filterbank 和 Wav2ve
PDFa month ago
AnyLoss：将分类指标转化为损失函数
我们提出了一种通用的方法，将任何基于混淆矩阵的度量转化为可用于优化过程的损失函数，并通过对其导数的建议证明了其可微分性，我们在多个数据集上进行了广泛的实验证明了该方法在处理不平衡数据集方面的杰出成就，并且与多个基准模型相比的竞争学习速度凸显
PDFa month ago
通过 Kullback-Leibler 散度与 Cohen's Kappa 相关联的分类性能限制
机器学习分类算法的性能通过评估混淆矩阵中的度量指标进行，但这并不能证明达到了最佳性能。通过使用信息距离测量，可以估计错误率的根本限制。混淆矩阵已经与 Chernoff-Stein 引理相结合，将错误率与描述两个类别的概率密度函数之间的 Ku
PDF4 months ago
带有噪声状态观测的马尔可夫决策过程
通过建模不确定性来解决马尔可夫决策过程（MDPs）中一类特定的嘈杂状态观测问题，提出了两种新的算法方法，一种是用于有限时间窗口内有效噪声估计的二阶重复动作方法，另一种是一组贝叶斯算法，通过模拟实验证实了这些方法在不同场景下尤其在具有不同稳定
PDF7 months ago
当真阴性趋近无限时，MCC 趋近于精度和召回率的几何平均值
本文研究二元分类器的表现，通过混淆矩阵描述该分类器的真阳性、真阴性、假阳性和假阴性，提出了 MCC，F1 和 FM 得分来总结混淆矩阵信息，其中 MCC 综合考虑整个混淆矩阵；作者证明了，在目标检测问题中有时候计算真阴性的数量太大，难以度量
PDFa year ago
CVPR通过配对类别平衡来缓解长尾实例分割问题
本研究探讨使用混淆矩阵对长尾实例分割问题中不同类别间的精细误分类信息进行建模，从而解决训练样本不平衡引起的模型偏差问题，提出的 Pairwise Class Balance (PCB) 方法能够有效地进行模型规范化训练，实验结果表明该方法具
PDF2 years ago
ICML增量学习中的类别排序
本文研究了类别排序对增量学习分类器评估的影响，提出了一种基于模拟退火算法和混淆矩阵推导的多种排序方法，并在不同增量学习场景下提高了各种最新增量学习方法的性能和排名。
PDF4 years ago
AAAI对抗学习损失用于领域自适应
该论文提出了一种名为 ALDA 的新颖领域自适应方法，利用伪标签方法和混淆矩阵相结合，实现特征分布的对齐和目标特征的强分类，并将学习到的混淆矩阵构建为新的损失函数。在四个标准领域适应数据集上较其他已知方法表现更优。
PDF4 years ago
ICLR通过专家集成的方法实现在对抗样本下的鲁棒性
通过使用多个专家的集合，其中专业按混淆矩阵定义，我们发现在存在对抗实例的情况下，专家集合能更好地识别和拒绝愚弄实例，通过拒绝机制使系统更加鲁棒，而不是试图以任何代价正确地对抗其进行分类。
PDF7 years ago