論文の概要: Robust Yet Efficient Conformal Prediction Sets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.09165v1
- Date: Fri, 12 Jul 2024 10:59:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-15 23:47:49.965491
- Title: Robust Yet Efficient Conformal Prediction Sets
- Title(参考訳): ロバストかつ効率的な等角形予測セット
- Authors: Soroush H. Zargarbashi, Mohammad Sadegh Akhondzadeh, Aleksandar Bojchevski,
- Abstract要約: コンフォーマル予測(CP)は、任意のモデルの出力を真のラベルを含むことが保証された予測セットに変換することができる。
整合性スコアの最悪のケース変化をバウンドすることで、証明可能なロバストな集合を導出する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 53.78604391939934
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Conformal prediction (CP) can convert any model's output into prediction sets guaranteed to include the true label with any user-specified probability. However, same as the model itself, CP is vulnerable to adversarial test examples (evasion) and perturbed calibration data (poisoning). We derive provably robust sets by bounding the worst-case change in conformity scores. Our tighter bounds lead to more efficient sets. We cover both continuous and discrete (sparse) data and our guarantees work both for evasion and poisoning attacks (on both features and labels).
- Abstract(参考訳): コンフォーマル予測(CP)は、任意のモデルの出力を、ユーザーが特定した確率で真のラベルを含むことが保証された予測セットに変換することができる。
しかし、モデル自体と同様に、CPは敵対的なテスト例(回避)と摂動キャリブレーションデータ(中毒)に弱い。
整合性スコアの最悪のケース変化をバウンドすることで、証明可能なロバストな集合を導出する。
より厳密な境界はより効率的な集合をもたらす。
連続的なデータと離散的なデータの両方をカバーし、(機能とラベルの両方において)回避と中毒の攻撃の両方を保証します。
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