論文の概要: Transductive conformal inference with adaptive scores

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.18108v1
• Date: Fri, 27 Oct 2023 12:48:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-30 13:58:46.483649
• Title: Transductive conformal inference with adaptive scores
• Title（参考訳）: 適応スコアを用いた帰納的共形推論
• Authors: Ulysse Gazin, Gilles Blanchard, Etienne Roquain
• Abstract要約: トランスダクティブな設定は、$m$新しい点のテストサンプルで決定され、$m$コンフォーマルな$p$-値が生じる。 本研究はP'olya urnモデルに従い, 実験分布関数の濃度不等式を確立することを目的とする。 現在関心のある2つの機械学習タスクに対して、均一で不確率な保証をすることで、これらの理論結果の有用性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.036176542852314
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Conformal inference is a fundamental and versatile tool that provides distribution-free guarantees for many machine learning tasks. We consider the transductive setting, where decisions are made on a test sample of $m$ new points, giving rise to $m$ conformal $p$-values. {While classical results only concern their marginal distribution, we show that their joint distribution follows a P\'olya urn model, and establish a concentration inequality for their empirical distribution function.} The results hold for arbitrary exchangeable scores, including {\it adaptive} ones that can use the covariates of the test+calibration samples at training stage for increased accuracy. We demonstrate the usefulness of these theoretical results through uniform, in-probability guarantees for two machine learning tasks of current interest: interval prediction for transductive transfer learning and novelty detection based on two-class classification.
• Abstract（参考訳）: 共形推論(conformal inference)は、多くの機械学習タスクに分散フリーな保証を提供する、基本かつ汎用的なツールである。 帰納的設定(transductive set)を考えると、m$ new pointのテストサンプルで決定が行われ、m$conformal $p$-valuesが生まれます。 古典的結果が限界分布のみに関係しているのに対し,それらの合同分布はp\'olya urnモデルに従い,経験的分布関数に対する濃度不等式を確立する。 学習段階でテスト+校正サンプルの共変量を利用して精度を高めることができる「it adaptive」スコアを含む任意の交換可能なスコアについて、結果が得られた。 本稿では,2クラス分類に基づく伝達学習における区間予測と新規性検出の2つの機械学習タスクに対して,一様かつ不確率な保証により,これらの理論結果の有用性を実証する。

関連論文リスト

• Theory on Score-Mismatched Diffusion Models and Zero-Shot Conditional Samplers [49.97755400231656]
  本報告では,明示的な次元の一般スコアミスマッチ拡散サンプリング器を用いた最初の性能保証について述べる。 その結果, スコアミスマッチは, 目標分布とサンプリング分布の分布バイアスとなり, 目標分布とトレーニング分布の累積ミスマッチに比例することがわかった。 この結果は、測定ノイズに関係なく、任意の条件モデルに対するゼロショット条件付きサンプリングに直接適用することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-17T16:42:12Z)
• Protected Test-Time Adaptation via Online Entropy Matching: A Betting Approach [14.958884168060097]
  オンライン自己学習によるテスト時間適応のための新しい手法を提案する。 提案手法は,マーチンガレットとオンライン学習の概念を組み合わせることで,分布変化に反応可能な検出ツールを構築する。 実験結果から, 分散シフト時のテスト時間精度は, 精度とキャリブレーションを保ちながら向上することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-14T12:40:57Z)
• Probabilistic Contrastive Learning for Long-Tailed Visual Recognition [78.70453964041718]
  細長い分布は、少数の少数派が限られた数のサンプルを含む実世界のデータにしばしば現れる。 近年の研究では、教師付きコントラスト学習がデータ不均衡を緩和する有望な可能性を示していることが明らかになっている。 本稿では,特徴空間の各クラスからのサンプルデータ分布を推定する確率論的コントラスト学習アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-11T13:44:49Z)
• Dr. FERMI: A Stochastic Distributionally Robust Fair Empirical Risk Minimization Framework [12.734559823650887]
  分散シフトが存在する場合、公正な機械学習モデルはテストデータに対して不公平に振る舞うことがある。 既存のアルゴリズムはデータへの完全なアクセスを必要とし、小さなバッチを使用する場合には使用できない。 本稿では,因果グラフの知識を必要としない収束保証付き分布安定度フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-20T23:25:28Z)
• Distribution Shift Inversion for Out-of-Distribution Prediction [57.22301285120695]
  本稿では,OoD(Out-of-Distribution)予測のためのポータブル分布シフト変換アルゴリズムを提案する。 提案手法は,OoDアルゴリズムを広範囲に接続した場合に,一般的な性能向上をもたらすことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-14T08:00:49Z)
• Learnable Distribution Calibration for Few-Shot Class-Incremental Learning [122.2241120474278]
  FSCIL(Few-shot class-incremental Learning)は、古いクラス分布を記憶し、少数のトレーニングサンプルから新しいクラス分布を推定するという課題に直面している。 本稿では,これら2つの課題を統一フレームワークを用いて体系的に解決することを目的とした,学習可能な分布校正手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-01T09:40:26Z)
• Robust Calibration with Multi-domain Temperature Scaling [86.07299013396059]
  我々は,複数の領域からのデータを活用することで,分散シフトを処理するシステムキャリブレーションモデルを開発した。 提案手法は,分布シフト時のキャリブレーションを改善するために,領域内のロバスト性を利用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-06T17:32:12Z)
• Fairness Transferability Subject to Bounded Distribution Shift [5.62716254065607]
  あるソース分布に「フェア」なアルゴリズム予測器が与えられたとしても、あるバウンダリ内のソースと異なる未知のターゲット分布上では、まだフェアなのか? 本研究では,有界分布シフトを考慮した機械学習予測器の統計的グループフェアネスの伝達可能性について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-31T22:16:44Z)
• Fair Regression under Sample Selection Bias [45.41696144835412]
  サンプル選択バイアス下での公正回帰のためのフレームワークを開発する。 我々のフレームワークは、バイアス補正とラグランジュ双対性のために古典的なヘックマンモデルを採用している。 実世界の3つのデータセットで実験を行い、実験結果からアプローチの有効性を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-08T20:35:12Z)
• A One-step Approach to Covariate Shift Adaptation [82.01909503235385]
  多くの機械学習シナリオにおけるデフォルトの前提は、トレーニングとテストサンプルは同じ確率分布から引き出されることである。 予測モデルと関連する重みを1つの最適化で共同で学習する新しいワンステップアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-08T11:35:47Z)
• Calibrated Adversarial Refinement for Stochastic Semantic Segmentation [5.849736173068868]
  本稿では,各予測に関連付けられた確率が,その根拠となる真偽の正しさを反映する,セマンティックマップ上の校正された予測分布を学習するための戦略を提案する。 マルチグレーダのLIDCデータセットと、注入曖昧さのあるCityscapesデータセットに対して、最先端の成果を達成し、アプローチの汎用性と堅牢性を実証する。 本研究は,おもちゃの回帰データセットを用いて実験することにより,校正された予測分布の学習を必要とする他のタスクにコア設計を適用することができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-23T16:39:59Z)

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。