論文の概要: Robust Flow-based Conformal Inference (FCI) with Statistical Guarantee

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.10732v1
• Date: Sun, 22 May 2022 04:17:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-24 16:02:27.665171
• Title: Robust Flow-based Conformal Inference (FCI) with Statistical Guarantee
• Title（参考訳）: 統計保証付きロバストフローベース共形推論(fci)
• Authors: Youhui Ye, Meimei Liu, Xin Xing
• Abstract要約: 本研究では,予測集合の構築や,複雑なデータや高次元データに対するアウトレイラの推測など,一連の共形推論手法を開発する。 ベンチマークデータセットを用いて,ロバストなフローベース共形推論手法の評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.821312633849745
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Conformal prediction aims to determine precise levels of confidence in predictions for new objects using past experience. However, the commonly used exchangeable assumptions between the training data and testing data limit its usage in dealing with contaminated testing sets. In this paper, we develop a series of conformal inference methods, including building predictive sets and inferring outliers for complex and high-dimensional data. We leverage ideas from adversarial flow to transfer the input data to a random vector with known distributions, which enable us to construct a non-conformity score for uncertainty quantification. We can further learn the distribution of input data in each class directly through the learned transformation. Therefore, our approach is applicable and more robust when the test data is contaminated. We evaluate our method, robust flow-based conformal inference, on benchmark datasets. We find that it produces effective prediction sets and accurate outlier detection and is more powerful relative to competing approaches.
• Abstract（参考訳）: コンフォーマル予測は、過去の経験から新しいオブジェクトに対する予測の精度の高い信頼度を決定することを目的としている。 しかし、トレーニングデータとテストデータの間の交換可能な仮定は、汚染されたテストセットを扱う際の使用を制限する。 本稿では,複素および高次元データに対する予測集合の構築と外れ値の推測を含む一連の共形推論法を開発した。 我々は,不確実性定量化のための非定型スコアの構築を可能にするために,逆流からのアイデアを活用し,入力データを既知の分布を持つランダムベクトルに転送する。 学習した変換を通して各クラスにおける入力データの分布を直接学習することができる。 したがって、テストデータが汚染されている場合、このアプローチは適用可能でより堅牢です。 本手法であるロバストフローに基づく共形推論をベンチマークデータセット上で評価する。 効率的な予測セットと正確な外れ値検出が得られ、競合するアプローチと比較してより強力であることがわかった。

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