論文の概要: Adaptive conformal classification with noisy labels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.05092v2
• Date: Thu, 22 Feb 2024 01:33:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-23 18:39:45.211888
• Title: Adaptive conformal classification with noisy labels
• Title（参考訳）: 雑音ラベルを用いた適応型等角分類
• Authors: Matteo Sesia, Y. X. Rachel Wang, Xin Tong
• Abstract要約: キャリブレーション試料のランダムなラベル汚染に自動的に適応できる分類タスクに対する新しいコンフォメーション予測手法を開発した。 これは、ラベル汚染の有無で標準共形推論によって影響を受ける効果的なカバレッジインフレーションを正確に評価することで可能となる。 提案手法の利点は、広範囲なシミュレーションと、CIFAR-10H画像データセットを用いたオブジェクト分類への応用によって実証される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.33857704379073
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper develops novel conformal prediction methods for classification tasks that can automatically adapt to random label contamination in the calibration sample, leading to more informative prediction sets with stronger coverage guarantees compared to state-of-the-art approaches. This is made possible by a precise characterization of the effective coverage inflation (or deflation) suffered by standard conformal inferences in the presence of label contamination, which is then made actionable through new calibration algorithms. Our solution is flexible and can leverage different modeling assumptions about the label contamination process, while requiring no knowledge of the underlying data distribution or of the inner workings of the machine-learning classifier. The advantages of the proposed methods are demonstrated through extensive simulations and an application to object classification with the CIFAR-10H image data set.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,キャリブレーションサンプルのランダムラベル汚染に対して自動適応可能な分類タスクのための新しい共形予測法を開発し,最新の手法に比べて高いカバレッジ保証を持つより有益な予測セットを導出する。 これはラベル汚染の存在下で標準共形推論によって被る有効範囲インフレーション(またはデフレ)の正確な特徴付けによって実現され、新しいキャリブレーションアルゴリズムによって実行可能である。 我々のソリューションは柔軟であり、ラベル汚染プロセスに関する様々なモデリング仮定を活用でき、基礎となるデータ分布や機械学習分類器の内部動作の知識は不要である。 提案手法の利点は、広範囲なシミュレーションと、CIFAR-10H画像データセットを用いたオブジェクト分類への応用によって実証される。

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