論文の概要: Conformal Prediction for Deep Classifier via Label Ranking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.06430v2
• Date: Thu, 6 Jun 2024 13:52:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-08 00:39:36.714067
• Title: Conformal Prediction for Deep Classifier via Label Ranking
• Title（参考訳）: ラベルランク付けによる深部分類器の等角予測
• Authors: Jianguo Huang, Huajun Xi, Linjun Zhang, Huaxiu Yao, Yue Qiu, Hongxin Wei,
• Abstract要約: コンフォーマル予測(Conformal prediction)は、予測セットを所望のカバレッジ保証で生成する統計フレームワークである。 我々は、$textitSorted Adaptive Prediction Sets$ (SAPS)という新しいアルゴリズムを提案する。 SAPSは最大ソフトマックス確率を除いて全ての確率値を捨てる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.784336674173616
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Conformal prediction is a statistical framework that generates prediction sets containing ground-truth labels with a desired coverage guarantee. The predicted probabilities produced by machine learning models are generally miscalibrated, leading to large prediction sets in conformal prediction. To address this issue, we propose a novel algorithm named $\textit{Sorted Adaptive Prediction Sets}$ (SAPS), which discards all the probability values except for the maximum softmax probability. The key idea behind SAPS is to minimize the dependence of the non-conformity score on the probability values while retaining the uncertainty information. In this manner, SAPS can produce compact prediction sets and communicate instance-wise uncertainty. Extensive experiments validate that SAPS not only lessens the prediction sets but also broadly enhances the conditional coverage rate of prediction sets.
• Abstract（参考訳）: コンフォーマル予測(Conformal prediction)は、予測セットを生成する統計フレームワークである。 機械学習モデルによって予測される確率は一般的に誤解され、共形予測において大きな予測セットとなる。 この問題に対処するため,$\textit{Sorted Adaptive Prediction Sets}$ (SAPS) という新しいアルゴリズムを提案する。 SAPSの背後にある鍵となる考え方は、不確実性情報を保持しながら、確率値に対する非整合性スコアの依存を最小限に抑えることである。 このように、SAPSはコンパクトな予測セットを生成し、インスタンスワイドの不確実性を伝えることができる。 広範囲な実験により、SAPSは予測セットを小さくするだけでなく、予測セットの条件付きカバレッジ率を大きく向上させる。

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