Вопрос или проблема
У меня есть модель верификации говорящего, производительность которой я хочу измерить с помощью метрики EER.
У меня есть X говорящих, и каждый говорящий имеет несколько файлов речи.
Я вычисляю EER следующим образом:
- Я вычисляю
косинусное сходствомежду всеми парами (между всеми файлами речи и всеми говорящими). - Теперь я строю
roc кривую, беруFNRиFPRи вычисляюEER.
Таким образом, у меня получается больше (намного больше) пар с отрицательными метками (не тот же говорящий), т.е.
Если у меня 10 говорящих, и каждый говорящий имеет 10 файлов: для одного файла от говорящего X у нас 9 положительных меток и 90 отрицательных меток.
- Правильно ли я вычисляю EER?
- Приводит ли мой способ к несбалансированным парам?
Ответ или решение
Для оценки производительности вашей модели в задаче верификации говорящих с помощью метрики EER (Equal Error Rate) действительно необходимо правильно учитывать соотношение положительных и отрицательных пар. Давайте разберем ваши вопросы по порядку.
1. Правильность метода расчета EER
Ваш подход к расчёту EER включает в себя несколько этапов: расчет косинусного сходства и построение ROC-кривой, что в принципе является корректным. Однако необходимо учитывать следующие аспекты:
-
Параметры для сравнения: При расчете косинусного сходства между всеми парами файлов, вам нужно быть осторожным, чтобы корректно классифицировать пары как положительные и отрицательные. Положительные пары — это файлы одного и того же говорящего, а отрицательные — файлы разных говорящих. Убедитесь, что вы правильно разделяете их.
-
ROC-кривая: Для построения ROC-кривой вам будет необходимо преобразовать значения косинусного сходства в рейтинги для всех пар, а затем определить уровень ошибок. EER вычисляется как точка, где уровень ложных положительных (FPR) и уровень ложных отрицательных (FNR) равны.
2. Наличие несбалансированных пар
Ваше наблюдение о несопоставимости положительных и отрицательных пар верно. Действительно, если у вас есть 10 говорящих и 10 файлов на каждого, это даст 90 отрицательных пар на каждую положительную пару. Такое несоответствие может привести к искажению оценки EER, поскольку модель будет предрасположена к определению отрицательных пар, что может снизить её точность.
Рекомендации:
-
Уравновешивание пар: Рассмотрите возможность создания сбалансированного набора пар, возможно, путем случайного или целенаправленного ограничения числа отрицательных пар, чтобы уменьшить их количество до сопоставимого с положительными парами, особенно в процессе обучения.
-
Перекрестная проверка: Используйте метод перекрестной проверки, что также поможет лучше оценить эффективность модели, а также даст более надежные результаты EER.
-
Взвешенные ошибки: При вычислении EER вы можете ввести веса для различных типов ошибок, чтобы учесть неравномерность в количестве положительных и отрицательных пар.
-
Пороговое значение: Подойдите к выбору порога для различения положительных и отрицательных пар с особым вниманием, адаптируя его под специфику ваших данных и модели.
Соблюдение этих рекомендаций поможет вам более точно и справедливо оценить производительность вашей модели распознавания говорящих, а также облегчить интерпретацию результата EER.