#33. On Calibration of Modern Neural Networks

딥러닝으로 classification을 하면 "클래스 확률"이라 믿어지는 softmax 아웃풋이 나오죠? 하지만 아웃풋 노드값이 0.9가 나왔다고해서, 그것이 90% 확률로 맞을 가능성이 있다는 뜻은 아니랍니다. 그렇다면 0.9가 실제 "90% 정확도"를 표현하게 만들려면 어떻게 해야할까요?

이러한 주제를 calibration이라고 하는데요, 이번에 PR-12 논문읽기 모임에서 발표한 "On Calibration of Modern Neural Networks"이란 논문은 단순히 상수로 나눠주는 것만으로 이 문제를 간단하게 해결하였습니다. 논문의 내용도 흥미롭지만, 문제를 설정하고 풀어나가는 과정도 연구자로서 볼만하네요. 그럼 즐겁게 들어주세요 ^^
"On Calibration of Modern Neural Networks", Chuan Guo, Geoff Pleiss, Yu Sun and Kilian Q. Weinberger, ICML2017.
[Link] https://arxiv.org/abs/1706.04599
[Vimeo] https://vimeo.com/238242536

[YouTube] https://www.youtube.com/watch?v=odNHEkfJAc4&list=PL0oFI08O71gKEXITQ7OG2SCCXkrtid7Fq

[Slides] https://www.slideshare.net/TerryTaewoongUm/on-calibration-of-modern-neural-networks-2017

[비디오]

[슬라이드]

* 테리의 딥러닝 토크 
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