摘要
現(xiàn)有智能故障診斷研究大多專注于提升準(zhǔn)確率,意味著僅由模型制定決策。從安全方面看,這種對模型的過度依賴會(huì)導(dǎo)致其即使給出不可信的診斷結(jié)果,用戶也無從知曉;從倫理方面看,現(xiàn)代人工智能技術(shù)缺乏道德指導(dǎo),相關(guān)法律尚未完善,一旦誤診難以追責(zé)。一個(gè)可靠的診斷模型不僅應(yīng)盡可能提供準(zhǔn)確的結(jié)果,還應(yīng)指出其決策失效的可能性以警示用戶。因此,有必要評估結(jié)果的可信度來緩解模型失效的風(fēng)險(xiǎn),實(shí)現(xiàn)可信故障診斷。然而,現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)模型往往校準(zhǔn)不佳,通常被認(rèn)為可表征結(jié)果可信度的softmax輸出與結(jié)果正確的真實(shí)概率存在失配,致使直接將其作為可信度指標(biāo)存在顯著偏差。為此,提出了一種名為自適應(yīng)置信度懲罰的校準(zhǔn)技術(shù),它能精細(xì)地調(diào)整施加在每個(gè)訓(xùn)練樣本上的置信度懲罰強(qiáng)度,進(jìn)而影響模型所推導(dǎo)的驗(yàn)證/測試樣本的softmax概率。該方法彌補(bǔ)了原始置信度懲罰方法使用固定懲罰強(qiáng)度而未考慮樣本置信度特性的局限性,進(jìn)一步提升了校準(zhǔn)質(zhì)量并獲得了校準(zhǔn)良好的診斷模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果闡釋了設(shè)計(jì)所提方法的動(dòng)機(jī)并證明了該方法的優(yōu)越性。
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責(zé)任編輯:趙子祎
責(zé)任校對:惲海艷
審 核:張 彤
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