論文の概要: PPI++: Efficient Prediction-Powered Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01453v2
• Date: Tue, 26 Mar 2024 01:44:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-28 00:41:21.555419
• Title: PPI++: Efficient Prediction-Powered Inference
• Title（参考訳）: PPI++: 効率的な予測駆動推論
• Authors: Anastasios N. Angelopoulos, John C. Duchi, Tijana Zrnic,
• Abstract要約: PPI++: 小さなラベル付きデータセットと、通常より大きな機械学習予測データセットに基づく推定と推測の方法論を提案する。 これらの手法は、利用可能な予測の品質に自動的に適応し、容易に計算可能な信頼セットを得る。 PPI++は予測駆動推論(PPI)に基づいており、同じ問題設定をターゲットとし、計算効率と統計効率を改善している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.403415618169433
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present PPI++: a computationally lightweight methodology for estimation and inference based on a small labeled dataset and a typically much larger dataset of machine-learning predictions. The methods automatically adapt to the quality of available predictions, yielding easy-to-compute confidence sets -- for parameters of any dimensionality -- that always improve on classical intervals using only the labeled data. PPI++ builds on prediction-powered inference (PPI), which targets the same problem setting, improving its computational and statistical efficiency. Real and synthetic experiments demonstrate the benefits of the proposed adaptations.
• Abstract（参考訳）: PPI++: 小さなラベル付きデータセットと、典型的にはより大きな機械学習予測データセットに基づく、計算学的に軽量な推定と推測手法を提案する。 これらの手法は利用可能な予測の品質に自動的に適応し、任意の次元のパラメータに対して容易に計算可能な信頼セットを与え、ラベル付きデータのみを使用して古典的な間隔で常に改善する。 PPI++は予測駆動推論(PPI)に基づいており、同じ問題設定をターゲットとし、計算効率と統計効率を改善している。 実および合成実験は、提案された適応の利点を実証する。

関連論文リスト

• Forecast-PEFT: Parameter-Efficient Fine-Tuning for Pre-trained Motion Forecasting Models [68.23649978697027]
  Forecast-PEFTは、モデルのパラメータの大部分を凍結し、新しく導入されたプロンプトとアダプタの調整に集中する微調整戦略である。 実験の結果,Forecast-PEFTは動作予測タスクにおいて従来のフルチューニング手法よりも優れていた。 Forecast-FTは予測性能をさらに改善し、従来のベースライン法よりも最大9.6%向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-28T19:18:59Z)
• Stratified Prediction-Powered Inference for Hybrid Language Model Evaluation [62.2436697657307]
  予測駆動推論(英: Prediction-powered Inference, PPI)は、人間ラベル付き限られたデータに基づいて統計的推定を改善する手法である。 我々はStratPPI(Stratified Prediction-Powered Inference)という手法を提案する。 単純なデータ階層化戦略を用いることで,基礎的なPPI推定精度を大幅に向上できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-06T17:37:39Z)
• Bayesian Prediction-Powered Inference [62.2436697657307]
  予測駆動推論(英: Prediction-powered Inference, PPI)は、人間ラベル付き限られたデータに基づいて統計的推定を改善する手法である。 本稿では,ベイズ推定に基づくPPIのためのフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-09T18:08:58Z)
• PAC-Bayes Generalization Certificates for Learned Inductive Conformal Prediction [27.434939269672288]
  我々はPAC-Bayes理論を用いて、集合値予測器のカバレッジと効率の一般化境界を求める。 我々はこれらの理論結果を活用し、キャリブレーションデータを用いてモデルのパラメータやスコア関数を微調整する実用的なアルゴリズムを提供する。 我々は, 回帰および分類タスクに対するアプローチの評価を行い, ICP 上の Hoeffding bound-based PAC 保証を用いて, 基準値の調整を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-07T19:40:44Z)
• Prediction-Oriented Bayesian Active Learning [51.426960808684655]
  予測情報ゲイン(EPIG)は、パラメータではなく予測空間における情報ゲインを測定する。 EPIGは、さまざまなデータセットやモデルにわたるBALDと比較して、予測パフォーマンスが向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-17T10:59:57Z)
• Improving Adaptive Conformal Prediction Using Self-Supervised Learning [72.2614468437919]
  我々は、既存の予測モデルの上に自己教師付きプレテキストタスクを持つ補助モデルを訓練し、自己教師付きエラーを付加的な特徴として用いて、非整合性スコアを推定する。 合成データと実データの両方を用いて、効率(幅)、欠陥、共形予測間隔の超過といった付加情報の利点を実証的に実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-23T18:57:14Z)
• Prediction-Powered Inference [68.97619568620709]
  予測を用いた推論は、実験データセットに機械学習システムからの予測を補足した場合に有効な統計的推論を行うためのフレームワークである。 このフレームワークは、手段、量子、線形およびロジスティック回帰係数などの量に対して証明可能な信頼区間を計算するための単純なアルゴリズムを生成する。 予測による推論により、研究者は機械学習を使用して、より有効な、よりデータ効率の高い結論を導き出すことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-23T18:59:28Z)
• Variational Factorization Machines for Preference Elicitation in Large-Scale Recommender Systems [17.050774091903552]
  本稿では, 標準のミニバッチ降下勾配を用いて容易に最適化できる因子化機械 (FM) の変分定式化を提案する。 提案アルゴリズムは,ユーザおよび項目パラメータに近似した後続分布を学習し,予測に対する信頼区間を導出する。 いくつかのデータセットを用いて、予測精度の点で既存の手法と同等または優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-20T00:06:28Z)

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。