論文の概要: C-Adapter: Adapting Deep Classifiers for Efficient Conformal Prediction Sets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.09408v3
• Date: Tue, 18 Mar 2025 06:54:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-19 14:11:50.175253
• Title: C-Adapter: Adapting Deep Classifiers for Efficient Conformal Prediction Sets
• Title（参考訳）: C-Adapter: 効率的な等角予測集合に対する深部分類器の適応
• Authors: Kangdao Liu, Hao Zeng, Jianguo Huang, Huiping Zhuang, Chi-Man Vong, Hongxin Wei,
• Abstract要約: 精度を犠牲にすることなく共形予測器の効率を向上させるためにtextbfConformal Adapter (C-Adapter) を導入する。 特に、命令保存関数のクラスとしてアダプタを実装し、提案した損失に合わせて調整する。 C-Adapterを使用すると、このモデルは間違ったラベルに対して非常に高い非整合性スコアを生成する傾向にある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.318945675529456
• License:
• Abstract: Conformal prediction, as an emerging uncertainty quantification technique, typically functions as post-hoc processing for the outputs of trained classifiers. To optimize the classifier for maximum predictive efficiency, Conformal Training rectifies the training objective with a regularization that minimizes the average prediction set size at a specific error rate. However, the regularization term inevitably deteriorates the classification accuracy and leads to suboptimal efficiency of conformal predictors. To address this issue, we introduce \textbf{Conformal Adapter} (C-Adapter), an adapter-based tuning method to enhance the efficiency of conformal predictors without sacrificing accuracy. In particular, we implement the adapter as a class of intra order-preserving functions and tune it with our proposed loss that maximizes the discriminability of non-conformity scores between correctly and randomly matched data-label pairs. Using C-Adapter, the model tends to produce extremely high non-conformity scores for incorrect labels, thereby enhancing the efficiency of prediction sets across different coverage rates. Extensive experiments demonstrate that C-Adapter can effectively adapt various classifiers for efficient prediction sets, as well as enhance the conformal training method.
• Abstract（参考訳）: コンフォーマル予測は、新しい不確実な定量化技術として、訓練された分類器の出力に対するポストホック処理として機能する。 分類器を最大予測効率に最適化するために、コンフォーマルトレーニングは、特定のエラー率における平均予測セットサイズを最小化する正規化によりトレーニング目標を修正する。 しかし、正規化項は必然的に分類精度を低下させ、共形予測器の最適下限効率をもたらす。 この問題に対処するために, 精度を犠牲にすることなく共形予測器の効率を向上させるアダプタベースのチューニング手法である \textbf{Conformal Adapter} (C-Adapter) を導入する。 特に,このアダプタを順序保存関数のクラスとして実装し,非整合性スコアの正当性とランダムに一致したデータラベルペア間の識別性を最大化できるような損失に調整する。 C-Adapterを用いて、モデルは非常に高い非整合性スコアを不正ラベルに対して生成する傾向にあり、それによって異なるカバレッジレートでの予測セットの効率が向上する。 大規模な実験により、C-Adapterは効率的な予測セットに様々な分類器を効果的に適応し、コンフォメーショントレーニング法を強化することができることが示された。

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