論文の概要: Few-shot Conformal Prediction with Auxiliary Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.08898v1
• Date: Wed, 17 Feb 2021 17:46:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-18 21:08:52.323386
• Title: Few-shot Conformal Prediction with Auxiliary Tasks
• Title（参考訳）: 補助タスクによるFew-shot Conformal Prediction
• Authors: Adam Fisch, Tal Schuster, Tommi Jaakkola, Regina Barzilay
• Abstract要約: 対象タスクがトレーニングに利用可能なデータに制限がある場合に,コンフォメーション予測を行うための新しい手法を開発した。 共形予測をメタラーニングパラダイムとしてキャスティングすることで、望ましい限界保証を維持しつつ、より厳密な予測セットを得る。 本手法は,自然言語処理,コンピュータビジョン,薬物発見のための計算化学において,数発の分類と回帰タスクにまたがる効果を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.034390810078172
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We develop a novel approach to conformal prediction when the target task has limited data available for training. Conformal prediction identifies a small set of promising output candidates in place of a single prediction, with guarantees that the set contains the correct answer with high probability. When training data is limited, however, the predicted set can easily become unusably large. In this work, we obtain substantially tighter prediction sets while maintaining desirable marginal guarantees by casting conformal prediction as a meta-learning paradigm over exchangeable collections of auxiliary tasks. Our conformalization algorithm is simple, fast, and agnostic to the choice of underlying model, learning algorithm, or dataset. We demonstrate the effectiveness of this approach across a number of few-shot classification and regression tasks in natural language processing, computer vision, and computational chemistry for drug discovery.
• Abstract（参考訳）: 対象タスクがトレーニングに利用可能なデータに制限がある場合に,コンフォメーション予測を行うための新しい手法を開発した。 共形予測は、1つの予測の代わりに少数の有望な出力候補を識別し、そのセットが高い確率で正しい答えを含むことを保証する。 しかし、トレーニングデータに制限がある場合、予測セットは容易に使用不能になる。 本研究では,補助タスクの交換可能なコレクションに対するメタラーニングパラダイムとして,共形予測をキャストすることで,望ましい限界保証を維持しつつ,より厳密な予測セットを得る。 当社のコンフォーマリゼーションアルゴリズムは、基礎となるモデル、学習アルゴリズム、またはデータセットの選択に、シンプルで高速で非依存です。 本手法は,自然言語処理,コンピュータビジョン,薬物発見のための計算化学において,数発の分類と回帰タスクにまたがる効果を示す。

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