論文の概要: Conformalized Late Fusion Multi-View Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16246v1
• Date: Sat, 25 May 2024 14:11:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-28 22:17:06.219833
• Title: Conformalized Late Fusion Multi-View Learning
• Title（参考訳）: Conformalized Late Fusion Multi-View Learning
• Authors: Eduardo Ochoa Rivera, Yash Patel, Ambuj Tewari,
• Abstract要約: 多視点学習の不確かさの定量化は、科学的な問題における多視点データの利用の増加によって動機づけられる。 個別のビューで個別の予測器を訓練し、単一のビュー予測が利用可能になった後にそれらを組み合わせます。 本稿では,共形予測を単一ビュー予測器上で個別に行う手法として,MVCP(Multi-View Conformal Prediction)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.928543069018865
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Uncertainty quantification for multi-view learning is motivated by the increasing use of multi-view data in scientific problems. A common variant of multi-view learning is late fusion: train separate predictors on individual views and combine them after single-view predictions are available. Existing methods for uncertainty quantification for late fusion often rely on undesirable distributional assumptions for validity. Conformal prediction is one approach that avoids such distributional assumptions. However, naively applying conformal prediction to late-stage fusion pipelines often produces overly conservative and uninformative prediction regions, limiting its downstream utility. We propose a novel methodology, Multi-View Conformal Prediction (MVCP), where conformal prediction is instead performed separately on the single-view predictors and only fused subsequently. Our framework extends the standard scalar formulation of a score function to a multivariate score that produces more efficient downstream prediction regions in both classification and regression settings. We then demonstrate that such improvements can be realized in methods built atop conformalized regressors, specifically in robust predict-then-optimize pipelines.
• Abstract（参考訳）: 多視点学習の不確かさの定量化は、科学的な問題における多視点データの利用の増加によって動機づけられる。 個別のビューで個別の予測器を訓練し、単一のビュー予測が利用可能になった後にそれらを組み合わせます。 後期核融合における既存の不確実性定量化の方法は、しばしば有効性に対する望ましくない分布仮定に依存する。 等角予測はそのような分布仮定を避ける方法の1つである。 しかし、後期核融合パイプラインに因果予測を適用すると、過度に保守的で非形式的な予測領域が生成され、下流のユーティリティが制限される。 本稿では,共形予測を単一ビュー予測器上で個別に行う手法として,MVCP(Multi-View Conformal Prediction)を提案する。 本フレームワークは、スコア関数の標準スカラー定式化を多変量スコアに拡張し、分類と回帰設定の両方においてより効率的な下流予測領域を生成する。 次に、整合化された回帰器上に構築された手法、特に堅牢な予測列最適化パイプラインにおいて、このような改善が実現可能であることを実証する。

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