論文の概要: Adapting Conformal Prediction to Distribution Shifts Without Labels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01416v1
• Date: Mon, 3 Jun 2024 15:16:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-05 22:30:12.305007
• Title: Adapting Conformal Prediction to Distribution Shifts Without Labels
• Title（参考訳）: ラベルのない配電シフトへの等角予測の適用
• Authors: Kevin Kasa, Zhiyu Zhang, Heng Yang, Graham W. Taylor,
• Abstract要約: コンフォーマル予測(CP)により、機械学習モデルは、保証されたカバレッジ率で予測セットを出力できる。 我々の目標は、テストドメインからのラベルなしデータのみを使用して、CP生成予測セットの品質を改善することです。 これは、未ラベルテストデータに対するベースモデルの不確実性に応じてCPのスコア関数を調整する、ECP と EACP と呼ばれる2つの新しい手法によって達成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.478151550456804
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Conformal prediction (CP) enables machine learning models to output prediction sets with guaranteed coverage rate, assuming exchangeable data. Unfortunately, the exchangeability assumption is frequently violated due to distribution shifts in practice, and the challenge is often compounded by the lack of ground truth labels at test time. Focusing on classification in this paper, our goal is to improve the quality of CP-generated prediction sets using only unlabeled data from the test domain. This is achieved by two new methods called ECP and EACP, that adjust the score function in CP according to the base model's uncertainty on the unlabeled test data. Through extensive experiments on a number of large-scale datasets and neural network architectures, we show that our methods provide consistent improvement over existing baselines and nearly match the performance of supervised algorithms.
• Abstract（参考訳）: コンフォーマル予測(CP)により、機械学習モデルは、交換可能なデータを想定した、保証されたカバレッジレートで予測セットを出力できる。 残念なことに、交換可能性の仮定は実際には分布のシフトによってしばしば破られ、その課題はテスト時に基礎となる真理ラベルの欠如によって複雑化される。 本研究の目的は,テスト領域からのラベルなしデータのみを用いてCP生成予測セットの品質を向上させることである。 これは、未ラベルテストデータに対するベースモデルの不確実性に応じてCPのスコア関数を調整する、ECP と EACP と呼ばれる2つの新しい手法によって達成される。 大規模データセットとニューラルネットワークアーキテクチャの広範な実験を通じて、我々の手法は既存のベースラインよりも一貫した改善を提供し、教師付きアルゴリズムの性能とほぼ一致していることを示す。

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