AI用語集

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用語

不確実性のマージン

最も確度の高い2つのクラスの確率の差として計算される指標であり、モデルが予測において躊躇しているサンプルを特定するために使用される。

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用語

予測エントロピー

モデルの予測確率分布に適用されたシャノン・エントロピーに基づく不確実性指標であり、一様分布を持つサンプルを優先する。

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用語

予測の分散

モデルの予測の変動性を定量化する不確実性の尺度であり、モンテカルロ・ドロップアウトやモデルアンサンブルなどの手法を通じて計算されることが多い。

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用語

最小信頼度

モデルが最も確度の高い予測に対して最も低い信頼度を持っているサンプルを選択する単純な戦略であり、最大確率が最も低いものとして特定される。

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用語

エントロピー・サンプリング

予測された確率分布のエントロピーを最大化するサンプルを選択する手法であり、モデルの不確実性が最大であることを示す。

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用語

密度重み付け不確実性

外れ値サンプルの選択を避けるために、モデルの不確実性と特徴空間におけるデータの密度を組み合わせるアプローチ。

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用語

BALD

Bayesian Active Learning by Disagreement（不一致によるベイズ的能動学習）。相互情報量を用いて、モデルの予測と事後パラメータの間の期待される不一致を測定する手法。

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用語

モンテカルロ・ドロップアウト

推論中にドロップアウトを使用し、複数の確率的予測を通じてモデルの不確実性を推定するベイズ近似手法。

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用語

アノテーション予算

ラベル付け可能なサンプルの最大数を定義する制約であり、学習効率を最大化するための選択戦略を導くものです。