論文の概要: Conformalized Credal Set Predictors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10723v1
• Date: Fri, 16 Feb 2024 14:30:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-19 15:50:59.033299
• Title: Conformalized Credal Set Predictors
• Title（参考訳）: Conformalized Credal Set Predictor
• Authors: Alireza Javanmardi, David Stutz, Eyke H\"ullermeier
• Abstract要約: クレダル集合(英: Credal set)は、不正確な基底-真実分布の候補と見なされる確率分布の集合である。 我々は,干潟集合予測器の学習に共形予測を利用する。 提案手法の自然言語推論への適用性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.549746646074071
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Credal sets are sets of probability distributions that are considered as candidates for an imprecisely known ground-truth distribution. In machine learning, they have recently attracted attention as an appealing formalism for uncertainty representation, in particular due to their ability to represent both the aleatoric and epistemic uncertainty in a prediction. However, the design of methods for learning credal set predictors remains a challenging problem. In this paper, we make use of conformal prediction for this purpose. More specifically, we propose a method for predicting credal sets in the classification task, given training data labeled by probability distributions. Since our method inherits the coverage guarantees of conformal prediction, our conformal credal sets are guaranteed to be valid with high probability (without any assumptions on model or distribution). We demonstrate the applicability of our method to natural language inference, a highly ambiguous natural language task where it is common to obtain multiple annotations per example.
• Abstract（参考訳）: クレダル集合(英: Credal set)は、不正確な基底-真実分布の候補と考えられる確率分布の集合である。 機械学習において、彼らは近年、不確実性表現のための魅力的な形式主義として注目されている。 しかし, クレダル集合予測器を学習する手法の設計は依然として難しい問題である。 本稿では,この目的のために共形予測を利用する。 具体的には,確率分布をラベル付けしたトレーニングデータから,分類課題におけるクレダル集合の予測手法を提案する。 この手法は共形予測のカバレッジ保証を継承するので、共形クレダル集合は(モデルや分布の仮定なしで)高い確率で有効であることが保証される。 提案手法が自然言語推論に適用可能であることを示す。これは,例ごとに複数のアノテーションを取得することが一般的である,非常にあいまいな自然言語タスクである。

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