論文の概要: Randomness, exchangeability, and conformal prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.11689v1
- Date: Mon, 20 Jan 2025 19:14:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-22 14:24:10.211751
- Title: Randomness, exchangeability, and conformal prediction
- Title(参考訳): ランダム性、交換可能性、および共形予測
- Authors: Vladimir Vovk,
- Abstract要約: ランダムネス予測や交換可能性予測など、新しい種類の信頼予測を導入している。
主な結果は、両者が共形予測器に近く、それらの差分を定量化することを意味する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License:
- Abstract: This note continues development of the functional theory of randomness, a modification of the algorithmic theory of randomness getting rid of unspecified additive constants. It introduces new kinds of confidence predictors, including randomness predictors (the most general confidence predictors based on the assumption of IID observations) and exchangeability predictors (the most general confidence predictors based on the assumption of exchangeable observations). The main result implies that both are close to conformal predictors and quantifies the difference between them.
- Abstract(参考訳): このノートは、不特定加法定数を除いたランダム性(英語版)のアルゴリズム理論の修正であるランダム性(英語版)の関数理論の開発を継続する。
ランダムネス予測器(IDI観測の仮定に基づく最も一般的な信頼予測器)や交換可能性予測器(交換可能な観測の仮定に基づく最も一般的な信頼予測器)を含む、新しい種類の信頼予測器を導入している。
主な結果は、両者が共形予測器に近く、それらの差分を定量化することを意味する。
関連論文リスト
- Enhancing Conformal Prediction Using E-Test Statistics [0.0]
Conformal Prediction (CP) は、機械学習(ML)モデルによる予測の不確実性を定量化する、堅牢なフレームワークとして機能する。
本稿では, BB予測器の導入により共形予測の有効性を高めるために, e-test 統計の力を活用して, 代替手法を考案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-28T01:14:25Z) - Efficient Normalized Conformal Prediction and Uncertainty Quantification
for Anti-Cancer Drug Sensitivity Prediction with Deep Regression Forests [0.0]
予測間隔で機械学習モデルをペアリングするための有望な方法として、コンフォーマル予測が登場した。
本研究では,深部回帰林から得られた分散度を算出し,各試料の不確かさを推定する手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-21T19:09:53Z) - Invariant Probabilistic Prediction [45.90606906307022]
任意の分布シフトは、一般に不変かつ頑健な確率的予測を認めないことを示す。
Invariant probabilistic predictions called IPP, and study the consistency of the underlying parameters。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-18T18:50:24Z) - Quantification of Predictive Uncertainty via Inference-Time Sampling [57.749601811982096]
本稿では,データあいまいさの予測不確実性を推定するためのポストホックサンプリング手法を提案する。
この方法は与えられた入力に対して異なる可算出力を生成することができ、予測分布のパラメトリック形式を仮定しない。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-03T12:43:21Z) - Looking at the posterior: accuracy and uncertainty of neural-network
predictions [0.0]
予測精度はてんかんとアレタリック不確実性の両方に依存している。
本稿では,共通不確実性に基づく手法よりも優れた新たな獲得関数を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-26T16:13:32Z) - Dense Uncertainty Estimation via an Ensemble-based Conditional Latent
Variable Model [68.34559610536614]
我々は、アレータリック不確実性はデータの固有の特性であり、偏見のないオラクルモデルでのみ正確に推定できると論じる。
そこで本研究では,軌道不確実性推定のためのオラクルモデルを近似するために,列車時の新しいサンプリングと選択戦略を提案する。
以上の結果から,提案手法は精度の高い決定論的結果と確実な不確実性推定の両方を達成できることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-22T08:54:10Z) - Dense Uncertainty Estimation [62.23555922631451]
本稿では,ニューラルネットワークと不確実性推定手法について検討し,正確な決定論的予測と確実性推定の両方を実現する。
本研究では,アンサンブルに基づく手法と生成モデルに基づく手法の2つの不確実性推定法について検討し,それらの長所と短所を,完全/半端/弱度に制御されたフレームワークを用いて説明する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-13T01:23:48Z) - CovarianceNet: Conditional Generative Model for Correct Covariance
Prediction in Human Motion Prediction [71.31516599226606]
本稿では,将来の軌道の予測分布に関連する不確かさを正確に予測する手法を提案する。
我々のアプローチであるCovariaceNetは、ガウス潜在変数を持つ条件付き生成モデルに基づいている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-07T09:38:24Z) - DEUP: Direct Epistemic Uncertainty Prediction [56.087230230128185]
認識の不確実性は、学習者の知識の欠如によるサンプル外の予測エラーの一部である。
一般化誤差の予測を学習し, aleatoric uncertaintyの推定を減算することで, 認識的不確かさを直接推定する原理的アプローチを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-16T23:50:35Z) - Exchangeability, Conformal Prediction, and Rank Tests [0.0]
本稿では、交換可能性の概念を概観し、整合性予測とランクテストの意義について論じる。
我々はこれらのトピックについて低レベルの紹介を行い、整合予測とランクテストの類似性について議論する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-13T00:39:45Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。