Evaluando la incertidumbre en modelos de aprendizaje profundo

Los modelos de deep learning se han vuelto muy populares para tareas como clasificación de imágenes, reconocimiento de voz y comprensión de texto. Sin embargo, cuando estos modelos se usan en áreas que implican riesgos, como la salud o las finanzas, necesitan dar una idea de cuán inciertas son sus predicciones. Este artículo analiza cómo diferentes modelos de deep learning se desempeñan en su capacidad para estimar la incertidumbre.

#La importancia de la estimación de la incertidumbre

La estimación de la incertidumbre es fundamental cuando los modelos de deep learning se despliegan en situaciones donde los errores pueden ser costosos. Un modelo no solo debe proporcionar una predicción, sino también indicar cuán seguro está de esa predicción. Por ejemplo, en diagnósticos médicos, un doctor necesita saber si un modelo no está seguro de su recomendación para tomar una decisión mejor informada.

#Analizando 523 clasificadores de ImageNet

En este estudio, examinamos 523 modelos pre-entrenados diferentes que clasifican imágenes de un conjunto de datos llamado ImageNet. Este conjunto de datos se usa ampliamente para entrenar y evaluar modelos en visión por computadora. Los modelos que analizamos tienen diferentes diseños y métodos de entrenamiento, lo que nos permite entender qué factores influyen en su capacidad para estimar la incertidumbre.

#Métricas clave para la evaluación

Para evaluar correctamente la estimación de la incertidumbre de estos modelos, observamos varias métricas. Estas métricas nos ayudan a entender cuán bien un modelo puede predecir correctamente mientras también indica cuán seguro está sobre esas predicciones. Las métricas importantes incluyen:

• AUROC (Área bajo la curva de características operativas del receptor): Mide cuán bien el modelo distingue entre predicciones correctas e incorrectas.
• ECE (Error de calibración esperado): Evalúa cuán de cerca las probabilidades predichas coinciden con los resultados reales.
• AURC (Área bajo la curva de cobertura de riesgo): Evalúa el desempeño del modelo con base en su cobertura y riesgo.
• Restricción de precisión selectiva (SAC): Examina cuán bien el modelo se desempeña bajo requisitos específicos de precisión.

#Factores que afectan la estimación de la incertidumbre

A través de nuestro análisis, encontramos varios factores que influyen en qué tan bien un modelo estima la incertidumbre. Estos incluyen el tipo de entrenamiento que cada modelo recibió y la arquitectura del modelo en sí.

#Destilación de conocimiento

Un hallazgo importante es que los modelos entrenados mediante un método llamado destilación de conocimiento tienden a tener mejor Estimación de Incertidumbre. La destilación de conocimiento implica entrenar a un modelo más pequeño para imitar las predicciones de uno más grande y complejo. Este proceso parece ayudar a mejorar la comprensión de incertidumbre del modelo más pequeño.

#Arquitectura del modelo

No todos los diseños de modelos se desempeñan igual. El estudio revela que ciertos tipos de modelos, particularmente un grupo conocido como Transformers de Visión (ViTs), sobresalen en la estimación de incertidumbre. Estos modelos suelen superar a otros, como EfficientNet y GENet, en varias métricas.

#Perspectivas de desempeño

Por ejemplo, un modelo específico de ViT logró una precisión selectiva excepcional del 99% a un nivel de cobertura del 47%, lo que significa que pudo hacer predicciones precisas mientras rechazaba un número significativo de casos inciertos. Este desempeño no fue igualado por modelos competidores como EfficientNet-V2-XL.

#Evaluación de métricas de desempeño

Uno de los desafíos al evaluar estos modelos es elegir la métrica de desempeño correcta. Diferentes métricas pueden dar resultados diferentes, lo que puede llevar a confusiones. Por ejemplo, aunque dos modelos pueden tener la misma precisión, uno podría ser mucho mejor en estimar incertidumbre. Por lo tanto, una evaluación cuidadosa a través de varias métricas es necesaria para mostrar las verdaderas características de desempeño de un modelo.

#Importancia de la calibración

La calibración es otro aspecto esencial de la estimación de incertidumbre. Un modelo bien calibrado proporciona puntuaciones de probabilidad que reflejan con precisión las posibilidades de predicciones correctas. Por ejemplo, si un modelo indica un nivel de confianza del 70%, debería tener razón el 70% de las veces. Los modelos mal calibrados pueden engañar a los usuarios sobre su fiabilidad.

#El papel de la escalada de temperatura

La escalada de temperatura es un método utilizado para ajustar las probabilidades que emite un modelo, haciéndolas más confiables. Esta simple técnica post-entrenamiento ayuda a mejorar tanto el desempeño selectivo como el ranking. Permite que el modelo ofrezca estimaciones más precisas, ayudando a los usuarios a tomar mejores decisiones basadas en esas predicciones.

#Regímenes de entrenamiento y sus efectos

Los métodos de entrenamiento juegan un papel crucial en cuán bien un modelo se desempeña en la estimación de incertidumbre. El estudio identifica que ciertos regímenes de entrenamiento, particularmente aquellos que usan destilación de conocimiento y escalada de temperatura, resultan consistentemente en mejor desempeño en múltiples métricas.

#Comparando diferentes modelos

Al comparar los modelos, vemos que aquellos que utilizan destilación de conocimiento generalmente tienen mejor clasificación en las métricas de AUROC y ECE. Esta consistencia implica que los beneficios de la destilación de conocimiento son profundos, mejorando cómo los modelos manejan la incertidumbre.

Por otro lado, los modelos que no incorporan tales estrategias muestran niveles de desempeño variables. Algunos pueden rendir bien en términos de precisión, pero quedan atrás en proporcionar evaluaciones de incertidumbre confiables.

#Cobertura y riesgo

En aplicaciones sensibles al riesgo, entender la compensación entre cobertura (la proporción de instancias que un modelo está dispuesto a predecir) y riesgo (la posibilidad de hacer una predicción incorrecta) es vital. Un modelo puede lograr alta precisión, pero si no puede proporcionar predicciones confiables bajo restricciones más estrictas, su utilidad disminuye.

El estudio enfatiza la necesidad de que los modelos mantengan alta cobertura mientras mantienen el riesgo bajo, especialmente cuando se despliegan en áreas críticas.

#Los mejores desempeños

Los resultados destacan que ciertos Transformers de Visión superan consistentemente a todas las demás arquitecturas en términos de AUROC y ECE. Esto sugiere una ventaja de diseño que les permite proporcionar estimaciones de incertidumbre más confiables, lo que los hace preferibles en aplicaciones donde entender el riesgo es esencial.

#Direcciones futuras de investigación

El estudio concluye con varias recomendaciones para futuras investigaciones. Las preguntas clave incluyen:

• ¿Por qué la destilación de conocimiento mejora la estimación de incertidumbre?
• ¿Qué características específicas de los Transformers de Visión contribuyen a su rendimiento superior?
• ¿Cómo se pueden desarrollar regímenes de entrenamiento y aumentaciones especializadas para mejorar las capacidades de estimación de incertidumbre de otros modelos?

#Conclusión

En resumen, este estudio arroja luz sobre el desempeño de varios modelos de deep learning en cuanto a la estimación de incertidumbre. Al analizar una amplia gama de modelos, podemos ver tendencias claras y factores que llevan a un mejor desempeño en tareas sensibles al riesgo. Los conocimientos obtenidos aquí ayudarán a guiar a los profesionales en la selección y perfeccionamiento de modelos para aplicaciones donde entender la incertidumbre es crucial.