論文の概要: Cross-Prediction-Powered Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.16598v1
• Date: Thu, 28 Sep 2023 17:01:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-29 13:16:42.580750
• Title: Cross-Prediction-Powered Inference
• Title（参考訳）: クロス予測駆動推論
• Authors: Tijana Zrnic, Emmanuel J. Cand\`es
• Abstract要約: クロスプレディクション(Cross-prediction)は、機械学習を利用した推論の検証方法である。 予測による推論の適応よりもクロス予測の方が一貫して強力であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.745692520785074
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While reliable data-driven decision-making hinges on high-quality labeled data, the acquisition of quality labels often involves laborious human annotations or slow and expensive scientific measurements. Machine learning is becoming an appealing alternative as sophisticated predictive techniques are being used to quickly and cheaply produce large amounts of predicted labels; e.g., predicted protein structures are used to supplement experimentally derived structures, predictions of socioeconomic indicators from satellite imagery are used to supplement accurate survey data, and so on. Since predictions are imperfect and potentially biased, this practice brings into question the validity of downstream inferences. We introduce cross-prediction: a method for valid inference powered by machine learning. With a small labeled dataset and a large unlabeled dataset, cross-prediction imputes the missing labels via machine learning and applies a form of debiasing to remedy the prediction inaccuracies. The resulting inferences achieve the desired error probability and are more powerful than those that only leverage the labeled data. Closely related is the recent proposal of prediction-powered inference, which assumes that a good pre-trained model is already available. We show that cross-prediction is consistently more powerful than an adaptation of prediction-powered inference in which a fraction of the labeled data is split off and used to train the model. Finally, we observe that cross-prediction gives more stable conclusions than its competitors; its confidence intervals typically have significantly lower variability.
• Abstract（参考訳）: 高品質なラベル付きデータに基づく信頼性の高いデータ駆動意思決定のヒントがある一方で、品質ラベルの取得には、退屈な人間のアノテーションや、遅くて高価な科学的測定が伴うことが多い。 例えば、予測されたタンパク質構造は実験的に導かれた構造を補うために使われ、衛星画像からの社会経済指標の予測は正確な測量データを補完するために使われるなどである。 予測は不完全であり、潜在的に偏りがあるため、このプラクティスは下流推論の妥当性に疑問を呈する。 本稿では,機械学習を用いた有効な推論手法であるクロス予測を提案する。 小さなラベル付きデータセットと大きなラベルなしデータセットで、クロスプリディクションは機械学習によるラベルの欠落を暗示し、予測の不正確さを改善するためにデバイアスの形式を適用する。 結果の推論は望ましいエラー確率を達成し、ラベル付きデータのみを利用するものよりも強力である。 優れた事前学習モデルがすでに利用可能であると仮定する、予測駆動推論の最近の提案と密接に関連している。 我々は,ラベル付きデータのごく一部を分割してモデルを訓練する予測型推論の適応よりも,クロス予測の方が一貫して強力であることを示す。 最後に、クロス述語は競合語よりもより安定な結論を与え、その信頼区間は一般にかなり低い変動率を持つ。

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