論文の概要: Predictive Inference with Weak Supervision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.08315v1
• Date: Thu, 20 Jan 2022 17:26:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-21 14:29:22.195159
• Title: Predictive Inference with Weak Supervision
• Title（参考訳）: 弱スーパービジョンによる予測推論
• Authors: Maxime Cauchois, Suyash Gupta, Alnur Ali, John Duchi
• Abstract要約: コンフォメーション予測フレームワークを開発することにより,部分監督と検証のギャップを埋める。 我々は、新しいカバレッジと予測妥当性の概念を導入し、いくつかのアプリケーションシナリオを開発します。 我々は、新しいカバレッジ定義がより厳密で情報的な(しかし有効な)信頼セットを可能にするという仮説を裏付ける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1925030748447747
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The expense of acquiring labels in large-scale statistical machine learning makes partially and weakly-labeled data attractive, though it is not always apparent how to leverage such data for model fitting or validation. We present a methodology to bridge the gap between partial supervision and validation, developing a conformal prediction framework to provide valid predictive confidence sets -- sets that cover a true label with a prescribed probability, independent of the underlying distribution -- using weakly labeled data. To do so, we introduce a (necessary) new notion of coverage and predictive validity, then develop several application scenarios, providing efficient algorithms for classification and several large-scale structured prediction problems. We corroborate the hypothesis that the new coverage definition allows for tighter and more informative (but valid) confidence sets through several experiments.
• Abstract（参考訳）: 大規模統計機械学習においてラベルを取得するコストは、部分的にも弱いラベル付きデータを魅力的にするが、そのようなデータをモデル適合や検証に活用する方法は必ずしも明確ではない。 本稿では,部分的監督と検証のギャップを埋める手法を提案する。弱いラベル付きデータを用いて,真のラベルを所定の確率でカバーする,信頼できる予測信頼セットを提供するための共形予測フレームワークを開発する。 そこで我々は,(必要な)新しいカバレッジ概念と予測妥当性を導入し,いくつかのアプリケーションシナリオを開発し,分類の効率的なアルゴリズムと大規模構造予測問題を提供する。 いくつかの実験を通して、新しいカバレッジ定義がより厳密で情報的な(しかし有効な)信頼セットを可能にするという仮説を裏付ける。

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