論文の概要: Normalizing Flows for Conformal Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03346v2
• Date: Wed, 26 Jun 2024 15:55:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-27 18:16:00.782706
• Title: Normalizing Flows for Conformal Regression
• Title（参考訳）: コンフォーマル回帰のための正規化流れ
• Authors: Nicolo Colombo,
• Abstract要約: Conformal Prediction (CP)アルゴリズムは、ラベル付きデータに基づいて出力を校正することで予測モデルの不確実性を推定する。 キャリブレーション過程をトレーニングすることで、間隔をローカライズする一般的なスキームを提案する。 PapadopoulosらによるError Reweighting CPアルゴリズム(2008年)とは異なり、このフレームワークは名目と経験的条件の妥当性のギャップを推定できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Conformal Prediction (CP) algorithms estimate the uncertainty of a prediction model by calibrating its outputs on labeled data. The same calibration scheme usually applies to any model and data without modifications. The obtained prediction intervals are valid by construction but could be inefficient, i.e. unnecessarily big, if the prediction errors are not uniformly distributed over the input space. We present a general scheme to localize the intervals by training the calibration process. The standard prediction error is replaced by an optimized distance metric that depends explicitly on the object attributes. Learning the optimal metric is equivalent to training a Normalizing Flow that acts on the joint distribution of the errors and the inputs. Unlike the Error Reweighting CP algorithm of Papadopoulos et al. (2008), the framework allows estimating the gap between nominal and empirical conditional validity. The approach is compatible with existing locally-adaptive CP strategies based on re-weighting the calibration samples and applies to any point-prediction model without retraining.
• Abstract（参考訳）: Conformal Prediction (CP)アルゴリズムは、ラベル付きデータに基づいて出力を校正することで予測モデルの不確実性を推定する。 同じキャリブレーション方式は、通常、変更なしにどんなモデルやデータにも適用される。 得られた予測間隔は、構成によって有効であるが、入力空間上に均一に分布しない場合、非効率、すなわち不要に大きい可能性がある。 キャリブレーション過程をトレーニングすることで、間隔をローカライズする一般的なスキームを提案する。 標準予測誤差は、オブジェクト属性に明示的に依存する最適化された距離メートル法に置き換えられる。 最適な計量を学ぶことは、エラーと入力の合同分布に作用する正規化フローを訓練するのと同じである。 PapadopoulosらによるError Reweighting CPアルゴリズム(2008年)とは異なり、このフレームワークは名目と経験的条件の妥当性のギャップを推定できる。 この手法は、キャリブレーションサンプルの再重み付けに基づく既存の局所適応型CP戦略と互換性があり、再トレーニングせずに任意の点予測モデルに適用できる。

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