論文の概要: Perturbation-Assisted Sample Synthesis: A Novel Approach for Uncertainty Quantification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18671v2
• Date: Tue, 13 Feb 2024 22:44:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-15 19:59:01.343640
• Title: Perturbation-Assisted Sample Synthesis: A Novel Approach for Uncertainty Quantification
• Title（参考訳）: 摂動支援サンプル合成:不確実性定量の新しいアプローチ
• Authors: Yifei Liu, Rex Shen, and Xiaotong Shen
• Abstract要約: 本稿では、摂動支援サンプル合成(PASS)法により生成された合成データを利用した新しい摂動支援推論(PAI)フレームワークを提案する。 このフレームワークは、複雑なデータシナリオ、特に非構造化データの不確実性定量化に焦点を当てている。 我々は、画像合成、感情語分析、マルチモーダル推論、予測区間の構築など、様々な分野に適用することで、複雑なデータ駆動タスクにおける不確実性定量化を推し進める上で、PAIの有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.175239447683357
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This paper introduces a novel Perturbation-Assisted Inference (PAI) framework utilizing synthetic data generated by the Perturbation-Assisted Sample Synthesis (PASS) method. The framework focuses on uncertainty quantification in complex data scenarios, particularly involving unstructured data while utilizing deep learning models. On one hand, PASS employs a generative model to create synthetic data that closely mirrors raw data while preserving its rank properties through data perturbation, thereby enhancing data diversity and bolstering privacy. By incorporating knowledge transfer from large pre-trained generative models, PASS enhances estimation accuracy, yielding refined distributional estimates of various statistics via Monte Carlo experiments. On the other hand, PAI boasts its statistically guaranteed validity. In pivotal inference, it enables precise conclusions even without prior knowledge of the pivotal's distribution. In non-pivotal situations, we enhance the reliability of synthetic data generation by training it with an independent holdout sample. We demonstrate the effectiveness of PAI in advancing uncertainty quantification in complex, data-driven tasks by applying it to diverse areas such as image synthesis, sentiment word analysis, multimodal inference, and the construction of prediction intervals.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、摂動支援サンプル合成(PASS)法により生成された合成データを利用した新しい摂動支援推論(PAI)フレームワークを提案する。 このフレームワークは複雑なデータシナリオにおける不確実性の定量化に焦点を当てている。 一方、PASSは生成モデルを用いて、データ摂動によってランク特性を保ちながら生データを密接に反映した合成データを作成し、データの多様性を高め、プライバシを高める。 大きな事前学習された生成モデルからの知識伝達を組み込むことで、passは推定精度を高め、モンテカルロ実験を通じて様々な統計の洗練された分布推定をもたらす。 一方、PAIは統計的に保証された妥当性を誇っている。 ピボット推論では、ピボット分布の事前の知識がなくても正確な結論を得られる。 非ピボタルな状況では、独立したホールドアウトサンプルで学習することで、合成データ生成の信頼性を高める。 本研究では,画像合成,感情語解析,マルチモーダル推論,予測区間の構築といった様々な分野に適用することにより,複雑なデータ駆動タスクにおける不確実性定量化の進展におけるpaiの有効性を実証する。

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