Fugu-MT 論文翻訳(概要): Conformal Depression Prediction

論文の概要: Conformal Depression Prediction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18723v1
Date: Wed, 29 May 2024 03:08:30 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-30 21:04:06.764760
Title: Conformal Depression Prediction
Title（参考訳）: コンフォーマルデプレッション予測
Authors: Yonghong Li, Shan Qu, Xiuzhuang Zhou,
Abstract要約: コンフォメーション予測(CP)に基づく不確実性定量化法であるコンフォメーション予測(CDP)を導入する。 CDP-ACC はモデル再訓練も抑うつデータ分布の仮定も必要としないプラグイン・アンド・プレイモジュールである。 AVEC 2013 と AVEC 2014 データセットにおける不確実性定量化の適用と,CDP と CDP-ACC の有効性と優位性を実証的に実証した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.46701050230325
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: While existing depression recognition methods based on deep learning show promise, their practical application is hindered by the lack of trustworthiness, as these deep models are often deployed as \textit{black box} models, leaving us uncertain about the confidence of the model predictions. For high-risk clinical applications like depression recognition, uncertainty quantification is essential in decision-making. In this paper, we introduce conformal depression prediction (CDP), a depression recognition method with uncertainty quantification based on conformal prediction (CP), giving valid confidence intervals with theoretical coverage guarantees for the model predictions. CDP is a plug-and-play module that requires neither model retraining nor an assumption about the depression data distribution. As CDP provides only an average performance guarantee across all inputs rather than per-input performance guarantee, we propose CDP-ACC, an improved conformal prediction with approximate conditional coverage. CDP-ACC firstly estimates the prediction distribution through neighborhood relaxation, and then introduces a conformal score function by constructing nested sequences, so as to provide tighter prediction interval for each specific input. We empirically demonstrate the application of uncertainty quantification in depression recognition, and the effectiveness and superiority of CDP and CDP-ACC on the AVEC 2013 and AVEC 2014 datasets
Abstract（参考訳）: 深層学習に基づく既存の抑うつ認識手法は将来性を示すが、それらの実践的応用は信頼性の欠如によって妨げられ、深層モデルはしばしば「textit{black box}」モデルとして展開されるため、モデル予測の信頼性については不透明である。うつ病認識のようなリスクの高い臨床応用では、意思決定において不確実性定量化が不可欠である。本稿では,共形予測(CP)に基づく不確実性定量化手法である共形抑うつ予測(CDP)を導入する。 CDPはプラグ・アンド・プレイのモジュールで、モデルの再トレーニングも、うつ病データ分布の仮定も必要としない。 CDPは、入力毎の性能保証ではなく、全ての入力に対して平均的な性能保証を提供するため、近似条件付き共形予測法であるCDP-ACCを提案する。 CDP-ACCは、まず、近傍緩和により予測分布を推定し、次に、ネストシーケンスを構成することで、各入力に対してより厳密な予測間隔を提供する等角スコア関数を導入する。 AVEC 2013 と AVEC 2014 データセットにおける不確実性定量化のうつ病認識への応用と CDP と CDP-ACC の有効性と優位性を実証的に実証した。

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