論文の概要: Conformal Prediction is Robust to Label Noise

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.14295v1
• Date: Wed, 28 Sep 2022 17:59:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-29 15:52:21.820291
• Title: Conformal Prediction is Robust to Label Noise
• Title（参考訳）: ラベルノイズに対するコンフォーマル予測のロバスト性
• Authors: Bat-Sheva Einbinder, Stephen Bates, Anastasios N. Angelopoulos, Asaf Gendler, Yaniv Romano
• Abstract要約: ラベルノイズに対する共形予測の頑健性について検討する。 我々は、ノイズ分布が逆向きに設計されない限り、ノイズのない基底真理ラベルをナイーブな共形予測がカバーしていると主張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.117162374919713
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We study the robustness of conformal prediction, a powerful tool for uncertainty quantification, to label noise. Our analysis tackles both regression and classification problems, characterizing when and how it is possible to construct uncertainty sets that correctly cover the unobserved noiseless ground truth labels. Through stylized theoretical examples and practical experiments, we argue that naive conformal prediction covers the noiseless ground truth label unless the noise distribution is adversarially designed. This leads us to believe that correcting for label noise is unnecessary except for pathological data distributions or noise sources. In such cases, we can also correct for noise of bounded size in the conformal prediction algorithm in order to ensure correct coverage of the ground truth labels without score or data regularity.
• Abstract（参考訳）: 不確実性定量化のための強力なツールである共形予測のロバスト性について検討した。 我々の分析は回帰問題と分類問題の両方に取り組み、観測されないノイズのない基底真理ラベルを正しくカバーする不確実性集合をいつ、どのように構築できるかを特徴付ける。 定型化された理論的実例と実用実験を通じて、雑音分布が逆設計でない限り、雑音のない地中真理ラベルをカバーすることを議論する。 これにより,病的データ分布やノイズ源以外のラベルノイズの補正は不要であると考えることができる。 このような場合、スコアやデータの規則性なしに、基底真理ラベルの正しいカバレッジを確保するために、共形予測アルゴリズムにおける有界サイズノイズを補正することもできる。

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