論文の概要: Predictive Inference with Feature Conformal Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.00173v1
- Date: Sat, 1 Oct 2022 02:57:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-04 13:13:46.085768
- Title: Predictive Inference with Feature Conformal Prediction
- Title(参考訳): 特徴整形予測を用いた予測推論
- Authors: Jiaye Teng, Chuan Wen, Dinghuai Zhang, Yoshua Bengio, Yang Gao, Yang
Yuan
- Abstract要約: 本稿では,特徴空間への共形予測の範囲を拡大する特徴共形予測を提案する。
特徴共形予測は、軽度仮定下では正則共形予測よりも確実に優れていることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 80.77443423828315
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Conformal prediction is a distribution-free technique for establishing valid
prediction intervals. Although conventionally people conduct conformal
prediction in the output space, this is not the only possibility. In this
paper, we propose feature conformal prediction, which extends the scope of
conformal prediction to semantic feature spaces by leveraging the inductive
bias of deep representation learning. From a theoretical perspective, we
demonstrate that feature conformal prediction provably outperforms regular
conformal prediction under mild assumptions. Our approach could be combined
with not only vanilla conformal prediction, but also other adaptive conformal
prediction methods. Experiments on various predictive inference tasks
corroborate the efficacy of our method.
- Abstract(参考訳): 共形予測(conformal prediction)は、有効な予測間隔を確立するための分散フリーな手法である。
従来、人々は出力空間で共形予測を行うが、これは唯一の可能性ではない。
本稿では, 深層表現学習の帰納バイアスを利用して, 意味的特徴空間への共形予測の範囲を拡大する特徴共形予測を提案する。
理論的観点からは, 特徴共形予測が軽度仮定下での正則共形予測よりも優れていることを実証する。
提案手法は,バニラ共形予測だけでなく,他の適応共形予測手法と組み合わせることができる。
様々な予測推論タスクの実験は,本手法の有効性を裏付けるものである。
関連論文リスト
- Heteroskedastic conformal regression [14.504146200189057]
近年の研究では、分割共形予測は、限界被覆に着目した場合、最先端の予測間隔を生み出すことが示されている。
本稿では,正規化やモンドリアン共形予測などの手法を用いて適応予測区間を構築する方法について,新たな光を当てる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-15T11:10:46Z) - Variational Prediction [95.00085314353436]
本稿では,変動境界を用いた後部予測分布に対する変動近似の学習手法を提案する。
このアプローチは、テスト時間の限界化コストを伴わずに、優れた予測分布を提供することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-14T18:19:31Z) - Post-selection Inference for Conformal Prediction: Trading off Coverage
for Precision [0.0]
伝統的に、共形予測推論はデータに依存しない発見レベルの仕様を必要とする。
我々は,データ依存的誤発見レベルを考慮した同時共形推論を開発する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-12T20:56:43Z) - Probabilistic Conformal Prediction Using Conditional Random Samples [73.26753677005331]
PCPは、不連続な予測セットによって対象変数を推定する予測推論アルゴリズムである。
効率的で、明示的または暗黙的な条件生成モデルと互換性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-14T03:58:03Z) - CovarianceNet: Conditional Generative Model for Correct Covariance
Prediction in Human Motion Prediction [71.31516599226606]
本稿では,将来の軌道の予測分布に関連する不確かさを正確に予測する手法を提案する。
我々のアプローチであるCovariaceNetは、ガウス潜在変数を持つ条件付き生成モデルに基づいている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-07T09:38:24Z) - Optimized conformal classification using gradient descent approximation [0.2538209532048866]
コンフォーマル予測器は、ユーザ定義の信頼性レベルで予測を行うことができる。
我々は,共形予測器を直接最大予測効率で訓練する手法を検討する。
実世界の複数のデータセット上で本手法を検証し,本手法が有望であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-24T13:14:41Z) - Private Prediction Sets [72.75711776601973]
機械学習システムは、個人のプライバシーの確実な定量化と保護を必要とする。
これら2つのデシラタを共同で扱う枠組みを提案する。
本手法を大規模コンピュータビジョンデータセット上で評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-11T18:59:11Z) - Short-term prediction of Time Series based on bounding techniques [0.0]
本稿では,新しい非パラメトリック手法を用いて時系列フレームワークの予測問題を再考する。
この革新は、予測誤差の上限を得るために、決定論的および決定論的確率的仮定の両方を考慮することである。
提案する予測器が予測スキームにおいて適切な結果を得ることができ、古典的非パラメトリック法に対する興味深い代替手段であることを示すためのベンチマークを含む。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-26T11:27:36Z) - Video Prediction via Example Guidance [156.08546987158616]
ビデオ予測タスクでは、将来のコンテンツとダイナミクスのマルチモーダルな性質を捉えることが大きな課題である。
本研究では,有効な将来状態の予測を効果的に行うための,シンプルで効果的なフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-03T14:57:24Z) - Validity, consonant plausibility measures, and conformal prediction [7.563864405505623]
本稿では,他の予測関連タスクに関連する2型妥当性という新しい概念を提案する。
本研究では、共形予測出力を子音可聴性尺度の輪郭関数として解釈することにより、どちらの種類の予測精度も達成可能であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-24T23:24:15Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。