論文の概要: A novel Deep Learning approach for one-step Conformal Prediction approximation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.12377v4
• Date: Mon, 7 Aug 2023 12:02:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-09 00:57:52.761198
• Title: A novel Deep Learning approach for one-step Conformal Prediction approximation
• Title（参考訳）: 一段階の等角予測近似のための新しい深層学習手法
• Authors: Julia A. Meister, Khuong An Nguyen, Stelios Kapetanakis, Zhiyuan Luo
• Abstract要約: Conformal Prediction (CP) は、最小限の制約を与えられた最大エラー率を保証する汎用的なソリューションである。 本稿では,従来の2ステップCPアプローチを1ステップで近似する新しい共形損失関数を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7646713951724009
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep Learning predictions with measurable confidence are increasingly desirable for real-world problems, especially in high-risk settings. The Conformal Prediction (CP) framework is a versatile solution that guarantees a maximum error rate given minimal constraints. In this paper, we propose a novel conformal loss function that approximates the traditionally two-step CP approach in a single step. By evaluating and penalising deviations from the stringent expected CP output distribution, a Deep Learning model may learn the direct relationship between the input data and the conformal p-values. We carry out a comprehensive empirical evaluation to show our novel loss function's competitiveness for seven binary and multi-class prediction tasks on five benchmark datasets. On the same datasets, our approach achieves significant training time reductions up to 86% compared to Aggregated Conformal Prediction (ACP), while maintaining comparable approximate validity and predictive efficiency.
• Abstract（参考訳）: 信頼度を計測可能なディープラーニング予測は、特にリスクの高い環境では、現実の問題に対してますます望ましい。 共形予測(cp)フレームワークは、最小限の制約によって最大エラー率を保証する汎用ソリューションである。 本稿では,従来の2ステップCPアプローチを1ステップで近似する新しい共形損失関数を提案する。 ストリンジェントな期待cp出力分布からの偏差を評価してペナライズすることにより、ディープラーニングモデルは、入力データと共形p値との直接関係を学習することができる。 5つのベンチマークデータセット上での7つのバイナリおよびマルチクラス予測タスクに対する、新しい損失関数の競合性を示すための総合的な経験的評価を行う。 同じデータセットにおいて,本手法は,近似的妥当性と予測効率を維持しつつ,acpと比較して最大86%のトレーニング時間短縮を実現している。

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