論文の概要: Model Free Prediction with Uncertainty Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12684v1
• Date: Tue, 21 May 2024 11:19:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-22 13:39:22.801333
• Title: Model Free Prediction with Uncertainty Assessment
• Title（参考訳）: 不確実性評価を用いたモデルフリー予測
• Authors: Yuling Jiao, Lican Kang, Jin Liu, Heng Peng, Heng Zuo,
• Abstract要約: 提案手法は,深度推定のパラダイムを条件付き平均推定に変換する新しいフレームワークを提案する。 本研究では, 条件付き拡散モデルに対する終端収束率を開発し, 生成した試料の正規性を確立する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.524024486998338
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep nonparametric regression, characterized by the utilization of deep neural networks to learn target functions, has emerged as a focal point of research attention in recent years. Despite considerable progress in understanding convergence rates, the absence of asymptotic properties hinders rigorous statistical inference. To address this gap, we propose a novel framework that transforms the deep estimation paradigm into a platform conducive to conditional mean estimation, leveraging the conditional diffusion model. Theoretically, we develop an end-to-end convergence rate for the conditional diffusion model and establish the asymptotic normality of the generated samples. Consequently, we are equipped to construct confidence regions, facilitating robust statistical inference. Furthermore, through numerical experiments, we empirically validate the efficacy of our proposed methodology.
• Abstract（参考訳）: 近年,標的関数の学習にディープニューラルネットワークの利用を特徴とするディープ非パラメトリック回帰が研究の焦点として注目されている。 理解収束率のかなりの進歩にもかかわらず、漸近性の欠如は厳密な統計的推測を妨げる。 このギャップに対処するため, 条件付き平均推定を行うプラットフォームに, 条件付き拡散モデルを活用して, 深い推定パラダイムを変換する新しいフレームワークを提案する。 理論的には,条件付き拡散モデルのための終端収束率を開発し,生成したサンプルの漸近正規性を確立する。 その結果,信頼性領域の構築が可能となり,統計的に頑健な推測が可能となった。 さらに,数値実験により提案手法の有効性を実証的に検証した。

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