Estimation de la performance du modèle sur des données non étiquetées

Évaluer comment les modèles de machine learning se débrouillent sur des données sans étiquettes, c'est pas simple. La plupart des méthodes dépendent de données étiquetées pour mesurer la performance, ce qui n'est pas toujours dispo. Dans plein de cas réels, la quantité de données non étiquetées peut être beaucoup plus grande que celle des données étiquetées. Par exemple, les chatbots peuvent être entraînés avec un nombre limité de requêtes étiquetées, alors que la vaste gamme de requêtes potentielles reste sans étiquette. Étiqueter toutes les données peut coûter cher en termes de temps et d'argent. Donc, comprendre comment un modèle performe sur des données non étiquetées est crucial, surtout quand les données du monde réel peuvent être plus bruyantes et différentes des données de formation originales.

Ce défi est souvent décrit en utilisant deux domaines. Le domaine source contient des données étiquetées pour l'entraînement, tandis que le domaine cible est là où le modèle est déployé sans étiquettes. Cette tâche est connue sous le nom d'estimation de performance non supervisée. Non supervisé signifie qu'il n'y a pas d'étiquettes de référence, donc d'autres informations doivent être utilisées pour évaluer le modèle. Ce concept est lié à l'adaptation de domaine non supervisée, qui se concentre sur le déploiement d'un modèle sur des données non étiquetées. Cependant, les deux tâches sont étroitement liées.

#Méthodes Récentes

Une méthode récente appelée confiance moyenne seuilée (ATC) a été introduite pour estimer la performance sans étiquettes. Cette méthode utilise les probabilités de classe produites par un classificateur. Bien que l'ATC ait montré de meilleures performances que les anciennes méthodes, plusieurs questions restent sans réponse concernant son implémentation. Cet article discute de quelques extensions théoriques de cette méthode et la teste avec des ensembles de données en traitement du langage naturel (NLP).

#Littérature de Fond

La théorie de l'estimation de performance non supervisée a commencé avec des recherches précoces montrant que le taux d'erreur dans le domaine cible peut être lié au taux d'erreur dans le domaine source et à une mesure de la différence entre les deux. Différentes mesures de divergence ont été proposées, et beaucoup de méthodes ont essayé d'estimer la précision en alignant les domaines source et cible dans des espaces de caractéristiques partagés.

Certaines méthodes établies calculent les divergences et les estimations d'erreur en utilisant la distance de Frechet ou des différences dans les probabilités des classificateurs. D'autres méthodes s'appuient sur des estimations de performance générées par plusieurs modèles ou utilisent le poids d'importance. Cependant, ces techniques font des hypothèses qui peuvent ne pas tenir dans tous les cas. Par exemple, certaines méthodes supposent une relation linéaire entre performance et divergence. Si cette hypothèse échoue, calculer les divergences peut devenir compliqué, surtout dans les données linguistiques où les espaces de caractéristiques appropriés sont difficiles à définir.

#Notre Contribution

Des recherches précédentes ont souligné l'importance de choisir une Fonction de score appropriée lors de l'utilisation de l'ATC. Dans notre travail, nous introduisons et analysons plusieurs fonctions de score. Nous montrons que, pour la Classification binaire, la plupart des fonctions de score couramment utilisées donnent des estimations de performance similaires. Cependant, dans des cas de dimensions plus élevées, cela peut ne pas être vrai. Par conséquent, nous réalisons des expériences sur des ensembles de données NLP bien connus pour voir comment diverses fonctions de score influencent la performance.

Dans notre étude, nous nous concentrons sur un modèle qui opère dans plusieurs classes. Nous supposons que des données étiquetées sont disponibles dans le domaine source, tandis que le domaine cible reste non étiqueté. Notre objectif est d'estimer la performance basée sur des données de validation étiquetées et des données non étiquetées du domaine source.

La méthode ATC repose sur une fonction de score qui convertit la sortie softmax du classificateur en nombres réels, nous permettant d'évaluer la confiance du modèle dans ses prédictions. La fonction de score doit indiquer des valeurs plus élevées là où les prédictions sont plus confiantes et être minimisée aux points avec une probabilité uniforme. Différentes fonctions de score peuvent façonner la façon dont nous évaluons la performance du modèle en pratique.

#Examiner les Fonctions de Score

Lors de l'application de la méthode ATC, les praticiens doivent décider quelle fonction de score utiliser. Beaucoup de fonctions de score sont disponibles dans la littérature, et différentes fonctions capturent divers aspects des vecteurs de probabilité. Quelques fonctions de score populaires incluent :

• Confiance maximale (norme)
• Entropie négative
• Différentes distances aux probabilités uniformes

Choisir une fonction de score a des implications pratiques ; différentes fonctions pourraient donner des éclaircissements différents sur la distribution sous-jacente des données. Le défi pour les praticiens est de déterminer quelle fonction fonctionne le mieux pour leur cas spécifique, généralement par expérimentation.

#Scénario de Classification Binaire

Bien que déterminer la meilleure fonction de score puisse être complexe dans de nombreuses situations, cela devient plus gérable pour les problèmes de classification binaire. Dans ce contexte, beaucoup de fonctions de score courantes montrent des résultats similaires, ce qui facilite le choix d'une option économiquement efficace.

Nous constatons que plusieurs fonctions de score sont effectivement identiques en termes de leurs estimations de performance dans la classification binaire. Cela donne aux praticiens une certaine assurance concernant leurs choix, simplifiant le processus de décision.

#Défi de Classification Multi-Classe

Malheureusement, les mêmes résultats simples observés dans la classification binaire ne tiennent pas toujours dans des scénarios multi-classes. Les relations entre les différentes fonctions de score peuvent varier, entraînant des résultats de performance uniques. Par conséquent, les praticiens dans des problèmes multi-classes doivent soigneusement considérer quelle fonction de score utiliser lors de l'estimation de la performance.

#Expérimentation sur Ensembles de Données NLP

Dans notre recherche, nous avons mené diverses expériences sur trois ensembles de données NLP avec des classifications multi-classes : Emotion, TweetEval et Banking77. Chaque ensemble de données a un nombre différent de classes, ce qui peut affecter la performance du modèle. Pour chaque ensemble de données, nous avons entraîné un modèle et mis en œuvre plusieurs méthodes, comparant leur capacité à prédire la précision.

Nous avons testé six fonctions de score lors de nos expériences. Ces fonctions ont été évaluées par rapport à une approche de référence appelée différence de confiance (DoC), qui représentait précédemment une méthode courante pour estimer la précision.

#Résultats des Expériences

D'après les expériences, nous avons noté que la méthode ATC a constamment surpassé la référence DoC à travers toutes les fonctions de score testées. Nous avons également observé que différentes fonctions de score ont produit des résultats variés, mais souvent dans de petites marges. Par exemple, alors qu'une fonction performait mieux dans une dimension, une autre pourrait exceller dans des dimensions différentes.

En élargissant notre analyse, nous avons créé des modèles statistiques pour évaluer la signification de nos résultats. En particulier, une ANOVA à deux voies a montré des différences significatives parmi les méthodes, confirmant l'efficacité de nos méthodes et fonctions de score choisies.

Malgré les différences apparentes, les résultats indiquent que pour de nombreuses applications pratiques, le choix spécifique de la fonction de score pourrait ne pas être aussi critique que prévu. Étant donné que les estimations de performance entre différentes fonctions varient souvent que d'un petit degré, les praticiens peuvent prioriser l'efficacité computationnelle lors de la sélection d'une fonction de score.

#Conclusion et Directions Futures

En résumé, cette recherche s'est concentrée sur la méthode de confiance moyenne seuilée (ATC) et sur comment sélectionner des fonctions de score dans le contexte de l'estimation de performance non supervisée. Nos résultats suggèrent que de nombreuses fonctions de score couramment utilisées donnent des estimations similaires dans la classification binaire, simplifiant le processus de sélection. Dans les situations multi-classes, cependant, les praticiens doivent mener des investigations supplémentaires pour déterminer quelles fonctions de score produisent les estimations les plus précises.

Nos résultats soulignent également la nécessité d'une recherche supplémentaire sur pourquoi la méthode ATC fonctionne efficacement. Bien que nous ayons renforcé ses avantages dans les contextes de données NLP, des tests supplémentaires sont nécessaires dans différents domaines.

Les études futures pourraient se concentrer sur le raffinement de la compréhension des fonctions de score, explorer leurs mécanismes sous-jacents, et évaluer leur performance dans une gamme d'applications encore plus large. En s'appuyant sur ces résultats, nous pouvons améliorer les méthodes d'évaluation des modèles dans des situations où les données étiquetées sont limitées ou indisponibles.