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薛定谔的门槛：当 AUC 不能预测准确度
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内容提要
本研究提出了三个度量指标以解决选择性回答的局限性，发现性能更好的模型不一定是较新或较大的预训练模型。同时，质疑AUC作为异常检测性能标准的适用性，强调在低假阳率下的AUC表现。研究还提出了高效算法AUC-opt，探讨了聚类验证中的新方法，并提出优化AUC的新损失函数。
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关键要点
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本研究提出了三个度量指标以解决选择性回答的局限性。
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性能更好的选择性回答模型不一定是较新或较大的预训练模型。
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质疑AUC作为异常检测性能标准的适用性，强调在低假阳率下的AUC表现。
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提出高效算法AUC-opt，寻找证明最优AUC的线性分类器。
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探讨聚类验证中利用混淆矩阵和派生度量的可行性。
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提出新的替代损失函数来优化AUC，避免训练数据之间的成对比较。
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延伸问答
研究中提出了哪些新的度量指标？
研究提出了三个度量指标以解决选择性回答的局限性。
AUC在异常检测中的适用性存在哪些问题？
研究质疑了AUC作为异常检测性能标准的适用性，强调在低假阳率下的AUC表现。
AUC-opt算法的主要目标是什么？
AUC-opt算法旨在寻找证明最优AUC的线性分类器。
研究中提到的聚类验证方法有哪些？
研究探讨了利用混淆矩阵和派生度量的聚类验证方法，以及使用Precision-Recall曲线作为聚类验证指标。
新的损失函数如何优化AUC？
新的损失函数避免了训练数据之间的成对比较，具有线性的时间和存储复杂度。
研究对未来工作的建议是什么？
研究提供了对深度学习AUC最大化的剩余和新兴问题的讨论，并提出未来工作的建议。
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