Fugu-MT 論文翻訳(概要): Entropy Reweighted Conformal Classification

論文の概要: Entropy Reweighted Conformal Classification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.17377v1
Date: Wed, 24 Jul 2024 15:57:55 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-25 13:25:07.052281
Title: Entropy Reweighted Conformal Classification
Title（参考訳）: Entropy Reweighted Conformal Classification
Authors: Rui Luo, Nicolo Colombo,
Abstract要約: Conformal Prediction (CP) は、保証されたカバレッジで予測セットを構築するための強力なフレームワークである。近年の研究では、信頼性校正とCPの統合は効率の低下につながることが示されている。分類器の不確実性を考慮した適応的手法を提案し,予測セットの効率を高めるためにエントロピーに基づく再重み付けを用いる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5634429098976406
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Conformal Prediction (CP) is a powerful framework for constructing prediction sets with guaranteed coverage. However, recent studies have shown that integrating confidence calibration with CP can lead to a degradation in efficiency. In this paper, We propose an adaptive approach that considers the classifier's uncertainty and employs entropy-based reweighting to enhance the efficiency of prediction sets for conformal classification. Our experimental results demonstrate that this method significantly improves efficiency.
Abstract（参考訳）: Conformal Prediction (CP) は、保証されたカバレッジで予測セットを構築するための強力なフレームワークである。しかし、最近の研究では、CPと信頼性校正を統合することで効率が低下することが示されている。本稿では,分類器の不確実性を考慮した適応的手法を提案し,エントロピーに基づく再重み付けを用いて共形分類のための予測セットの効率を向上させる。実験結果から,本手法は効率を著しく向上することが示された。

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