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Incremental Performance Monitoring with Uncertainty Awareness and Active Labeling Interventions
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内容提要
本研究提出了一种增量不确定性意识性能监控（IUPM）方法，旨在解决机器学习模型在渐进分布漂移下的监控问题。实验结果表明，IUPM在多种场景中优于现有方法，能够更有效地指导标注获取。
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关键要点
- 本研究提出了一种增量不确定性意识性能监控（IUPM）方法。
- IUPM旨在解决机器学习模型在渐进分布漂移下的监控问题。
- 渐进分布漂移会导致模型准确性显著下降，但难以察觉。
- IUPM通过最优传输建模渐进漂移，量化性能预测的不确定性。
- 引入主动标注程序以在有限的标注预算下恢复可靠估计。
- 实验结果表明，IUPM在多种渐进漂移场景中的性能优于现有基线。
- IUPM对不确定性的考量能更有效地指导标注获取。
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