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论文审计:胎儿生物测量风险控制只保证错误率不保证错误幅度

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AI 综述

Zhengshuai Yang 等在 arXiv 论文中审计了一个胎儿超声生物测量流水线,指出选择性预测的风险控制只认证错误发生率而非错误幅度。在 HC18 数据集 999 张标注头围图像的两次预注册四分划分上,用 Clopper-Pearson 精确校准轮廓完整度阈值得到的证书与人工设定的下限无异,管线仍输出 271.3 mm 的大误差,而完整度得分高达 0.94,无法察觉失败。 作者提出以解剖学可行域约束替代:将下限从 50 mm 提高到 55 mm 仅损失 0.4 个覆盖率点,就把两次划分上的最坏误差降至 11.4 和 11.1 mm;在解剖学定义的 70 mm 下,冻结测试的平均绝对误差为 1.91 和 1.81 mm。

AI 根据报道生成 · 57 分钟前更新

报道时间线

沿着报道,了解事件的不同侧面。

11月5日
  1. arXiv cs.AI
    风险控制只保证错误率而非错误幅度:选择性胎儿超声生物测量审计

    一项审计研究指出,选择性预测的风险控制仅能认证粗大错误的发生率而非幅度。在 HC18 的 999 张标注头围图像两次预注册四分划分上,按 Clopper-Pearson 校准的轮廓完整度阈值虽然通过认证,管线仍输出 271.3 mm 的大误差,而完整度得分高达 0.94,无法察觉失败。改用解剖学可行域约束后,仅损失 0.4 个覆盖率点,两次划分上的最坏误差降至 11.4 和 11.1 mm。

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