論文の概要: Localized Adaptive Risk Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07976v3
• Date: Thu, 10 Oct 2024 07:17:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-11 14:29:46.907292
• Title: Localized Adaptive Risk Control
• Title（参考訳）: 局所適応型リスク制御
• Authors: Matteo Zecchin, Osvaldo Simeone,
• Abstract要約: ローカライズド・アダプティブ・リスク・コントロール(Localized Adaptive Risk Control, L-ARC)は、統計的ローカライズされたリスク保証をターゲットとするオンラインキャリブレーション方式である。 L-ARCは、異なるデータサブポピュレーションにまたがるリスク保証を備えた予測セットを生成する実験によって実証される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.88667386998423
• License:
• Abstract: Adaptive Risk Control (ARC) is an online calibration strategy based on set prediction that offers worst-case deterministic long-term risk control, as well as statistical marginal coverage guarantees. ARC adjusts the size of the prediction set by varying a single scalar threshold based on feedback from past decisions. In this work, we introduce Localized Adaptive Risk Control (L-ARC), an online calibration scheme that targets statistical localized risk guarantees ranging from conditional risk to marginal risk, while preserving the worst-case performance of ARC. L-ARC updates a threshold function within a reproducing kernel Hilbert space (RKHS), with the kernel determining the level of localization of the statistical risk guarantee. The theoretical results highlight a trade-off between localization of the statistical risk and convergence speed to the long-term risk target. Thanks to localization, L-ARC is demonstrated via experiments to produce prediction sets with risk guarantees across different data subpopulations, significantly improving the fairness of the calibrated model for tasks such as image segmentation and beam selection in wireless networks.
• Abstract（参考訳）: Adaptive Risk Control (ARC) は、設定予測に基づくオンラインキャリブレーション戦略である。 ARCは、過去の決定からのフィードバックに基づいて、単一のスカラー閾値を変化させて設定した予測のサイズを調整する。 本研究では、ARCの最悪の性能を維持しつつ、条件付きリスクから限界リスクまでの統計的局所的リスク保証をターゲットとした、オンラインキャリブレーション方式であるLocalized Adaptive Risk Control (L-ARC)を導入する。 L-ARCは再生カーネルヒルベルト空間(RKHS)内のしきい値関数を更新し、カーネルは統計的リスク保証の局所化のレベルを決定する。 理論的結果は、統計的リスクの局所化と長期的リスク目標への収束速度のトレードオフを浮き彫りにする。 ローカライゼーションにより、L-ARCは様々なデータサブポピュレーションにまたがるリスク保証を備えた予測セットを生成する実験により、無線ネットワークにおける画像セグメンテーションやビーム選択といったタスクに対する校正モデルの公平性を大幅に向上させる。

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