論文の概要: COLEP: Certifiably Robust Learning-Reasoning Conformal Prediction via Probabilistic Circuits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11348v1
- Date: Sun, 17 Mar 2024 21:23:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-19 17:17:15.360839
- Title: COLEP: Certifiably Robust Learning-Reasoning Conformal Prediction via Probabilistic Circuits
- Title（参考訳）: COLEP:確率回路を用いた頑健な学習推論
- Authors: Mintong Kang, Nezihe Merve Gürel, Linyi Li, Bo Li,
- Abstract要約: 任意のブラックボックス機械学習モデルに対して,統計的に厳密な予測セットを構築する際に,等角予測の性能が向上した。
本稿では,確率回路を用いた確率論的に堅牢な学習共形予測フレームワーク(COLEP)を提案する。
CIFAR-10で9%,AwA2で14%, GTSRBで12%, CIFAR-10で9%, AwA2で14%, COLEPは12%向上した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.140271657387903
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Conformal prediction has shown spurring performance in constructing statistically rigorous prediction sets for arbitrary black-box machine learning models, assuming the data is exchangeable. However, even small adversarial perturbations during the inference can violate the exchangeability assumption, challenge the coverage guarantees, and result in a subsequent decline in empirical coverage. In this work, we propose a certifiably robust learning-reasoning conformal prediction framework (COLEP) via probabilistic circuits, which comprise a data-driven learning component that trains statistical models to learn different semantic concepts, and a reasoning component that encodes knowledge and characterizes the relationships among the trained models for logic reasoning. To achieve exact and efficient reasoning, we employ probabilistic circuits (PCs) within the reasoning component. Theoretically, we provide end-to-end certification of prediction coverage for COLEP in the presence of bounded adversarial perturbations. We also provide certified coverage considering the finite size of the calibration set. Furthermore, we prove that COLEP achieves higher prediction coverage and accuracy over a single model as long as the utilities of knowledge models are non-trivial. Empirically, we show the validity and tightness of our certified coverage, demonstrating the robust conformal prediction of COLEP on various datasets, including GTSRB, CIFAR10, and AwA2. We show that COLEP achieves up to 12% improvement in certified coverage on GTSRB, 9% on CIFAR-10, and 14% on AwA2.
- Abstract（参考訳）: 任意のブラックボックス機械学習モデルに対する統計的に厳密な予測セットの構築において,データが交換可能であることを前提として,コンフォーマル予測の性能が向上した。
しかし、推論中の小さな敵対的摂動でさえ、交換可能性の仮定に反し、カバレッジ保証に挑戦し、結果として経験的カバレッジが低下する。
本研究では,確率論的回路を介し,確率論的回路を用いて確率論的に頑健な学習共形予測フレームワーク(COLEP)を提案する。これは,統計モデルを訓練して異なる意味概念を学習するデータ駆動学習コンポーネントと,知識を符号化し,学習したモデル間の関係を論理的推論のために特徴付ける推論コンポーネントである。
正確かつ効率的な推論を実現するために、我々は確率回路(PC)を推論部品に採用する。
理論的には,有界対向摂動の存在下でのCOLEPの予測カバレッジをエンドツーエンドで検証する。
また,キャリブレーションセットの有限サイズを考慮した認定カバレッジも提供する。
さらに,知識モデルの有用性が非自明である限り,COLEPは単一モデルよりも高い予測カバレッジと精度を達成できることを示す。
GTSRB, CIFAR10, AwA2など, 各種データセット上でのCOLEPの頑健な適合性予測を実証し, その妥当性と厳密性を実証した。
CIFAR-10では9%,AwA2では14%,GTSRBでは最大12%の改善が達成された。
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