論文の概要: Multi-Modal Conformal Prediction Regions with Simple Structures by Optimizing Convex Shape Templates
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07434v2
- Date: Tue, 25 Jun 2024 16:10:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-26 20:50:02.414832
- Title: Multi-Modal Conformal Prediction Regions with Simple Structures by Optimizing Convex Shape Templates
- Title（参考訳）: 凸形状テンプレートの最適化による簡易構造をもつ多モード等角予測領域
- Authors: Renukanandan Tumu, Matthew Cleaveland, Rahul Mangharam, George J. Pappas, Lars Lindemann,
- Abstract要約: コンフォーマル予測は、高い確率で有効な機械学習モデルの予測領域を生成する統計ツールである。
共形予測アルゴリズムの重要な構成要素は、モデルの予測が未知の基底真理値とどのように異なるかを定量化するエンフノン整合スコア関数である。
キャリブレーションデータよりもパラメータ化されたエンフシェープテンプレート関数を最適化し,最小体積の予測領域を生成する非整合スコア関数を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.504348671777006
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Conformal prediction is a statistical tool for producing prediction regions for machine learning models that are valid with high probability. A key component of conformal prediction algorithms is a \emph{non-conformity score function} that quantifies how different a model's prediction is from the unknown ground truth value. Essentially, these functions determine the shape and the size of the conformal prediction regions. While prior work has gone into creating score functions that produce multi-model prediction regions, such regions are generally too complex for use in downstream planning and control problems. We propose a method that optimizes parameterized \emph{shape template functions} over calibration data, which results in non-conformity score functions that produce prediction regions with minimum volume. Our approach results in prediction regions that are \emph{multi-modal}, so they can properly capture residuals of distributions that have multiple modes, and \emph{practical}, so each region is convex and can be easily incorporated into downstream tasks, such as a motion planner using conformal prediction regions. Our method applies to general supervised learning tasks, while we illustrate its use in time-series prediction. We provide a toolbox and present illustrative case studies of F16 fighter jets and autonomous vehicles, showing an up to $68\%$ reduction in prediction region area compared to a circular baseline region.
- Abstract（参考訳）: コンフォーマル予測は、高い確率で有効な機械学習モデルの予測領域を生成する統計ツールである。
共形予測アルゴリズムの重要な構成要素は、モデルの予測が未知の基底真理値とどのように異なるかを測定する「emph{non-conformity score function」である。
基本的に、これらの関数は共形予測領域の形状と大きさを決定する。
これまでの作業では、マルチモデル予測領域を生成するスコア関数の作成に取り組んできたが、そのような領域は一般的に、下流の計画や制御問題に使用するには複雑すぎる。
キャリブレーションデータに対してパラメータ化された \emph{shape テンプレート関数を最適化し,最小体積の予測領域を生成する非整合スコア関数を提案する。
提案手法では,複数モードの分布の残差を適切に把握し,各領域が凸であり,共形予測領域を用いたモーションプランナなどの下流タスクに容易に組み込むことができる。
本手法は一般的な教師付き学習タスクに適用され,時系列予測における使用例を示す。
本研究では,F16戦闘機と自律走行車の実機実験を行い,F16戦闘機の予測領域を円形のベースライン領域と比較した場合,最大6,8\%の低減率を示す。
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