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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01416v2
• Date: Mon, 09 Jun 2025 19:58:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-11 15:11:38.46646
• Title: Adapting Prediction Sets to Distribution Shifts Without Labels
• Title（参考訳）: ラベルなしで分布シフトに適応する予測セット
• Authors: Kevin Kasa, Zhiyu Zhang, Heng Yang, Graham W. Taylor,
• Abstract要約: 我々は、共形予測(CP)と呼ばれる標準設定値予測フレームワークに焦点を当てる。 本稿では, シフトテスト領域からのラベルなしデータのみを用いて, 実用性を向上させる方法について検討する。 提案手法は,既存のベースラインよりも一貫した改善を実現し,完全教師付き手法の性能にほぼ一致することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.478151550456804
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently there has been a surge of interest to deploy confidence set predictions rather than point predictions in machine learning. Unfortunately, the effectiveness of such prediction sets is frequently impaired by distribution shifts in practice, and the challenge is often compounded by the lack of ground truth labels at test time. Focusing on a standard set-valued prediction framework called conformal prediction (CP), this paper studies how to improve its practical performance using only unlabeled data from the shifted test domain. This is achieved by two new methods called ECP and EACP, whose main idea is to adjust the score function in CP according to its base model's own uncertainty evaluation. 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 fully supervised methods.
• Abstract（参考訳）: 近年、機械学習のポイント予測よりも、信頼性セット予測をデプロイする関心が高まっている。 残念なことに、そのような予測セットの有効性は、実際には分布シフトによってしばしば損なわれ、その課題は、テスト時の基底真理ラベルの欠如によって複雑化される。 本稿では, 整合予測 (CP) と呼ばれる標準設定値予測フレームワークに着目し, シフトテスト領域からのラベルなしデータのみを用いて, 実用的性能を向上させる方法について検討する。 これは、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、完全に教師された手法の性能にほぼ一致することを示した。

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