論文の概要: Conformal Prediction of Classifiers with Many Classes based on Noisy Labels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.12749v2
• Date: Wed, 13 Aug 2025 16:54:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-14 20:42:00.496642
• Title: Conformal Prediction of Classifiers with Many Classes based on Noisy Labels
• Title（参考訳）: 雑音ラベルに基づく多くのクラスをもつ分類器の等角予測
• Authors: Coby Penso, Jacob Goldberger, Ethan Fetaya,
• Abstract要約: Conformal Prediction (CP) は、分類システムの予測不確実性を制御する。 雑音ラベル付きデータに基づいて、ノイズのない共形閾値を推定する方法を示す。 ノイズ対応コンフォーマル予測 (NACP) のアプローチについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.841631892273547
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Conformal Prediction (CP) controls the prediction uncertainty of classification systems by producing a small prediction set, ensuring a predetermined probability that the true class lies within this set. This is commonly done by defining a score, based on the model predictions, and setting a threshold on this score using a validation set. In this study, we address the problem of CP calibration when we only have access to a calibration set with noisy labels. We show how we can estimate the noise-free conformal threshold based on the noisy labeled data. We derive a finite sample coverage guarantee for uniform noise that remains effective even in tasks with a large number of classes. We dub our approach Noise-Aware Conformal Prediction (NACP). We illustrate the performance of the proposed results on several standard image classification datasets with a large number of classes.
• Abstract（参考訳）: コンフォーマル予測(CP)は、小さな予測セットを生成して分類システムの予測不確実性を制御し、真のクラスがこのセット内にあることを所定の確率で保証する。 これは一般的に、モデル予測に基づいてスコアを定義し、検証セットを使用してスコアにしきい値を設定することで行われる。 本研究では,雑音ラベル付き校正セットにのみアクセス可能な場合,CP校正の問題に対処する。 雑音ラベル付きデータに基づいて、ノイズのない共形閾値を推定する方法を示す。 多数のクラスを持つタスクにおいても有効であり続ける一様雑音に対する有限サンプルカバレッジ保証を導出する。 我々はノイズ・アウェア・コンフォーマル予測 (NACP) の手法を検証した。 本稿では,多数のクラスを持つ複数の標準画像分類データセットにおいて,提案した結果の性能について述べる。

関連論文リスト

• Effects of label noise on the classification of outlier observations [0.0]
  この研究は、合成データと実データを用いて、外乱観測の予測棄却率を評価する。 その結果, 少量であっても, ノイズの付加がモデル性能に有意な影響を及ぼす可能性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-11T22:22:54Z)
• Robust Online Conformal Prediction under Uniform Label Noise [10.059818934854038]
  本研究では,一様ラベル雑音下でのオンラインコンフォメーション予測のロバスト性について検討する。 本稿では,新しいロバストなピンボール損失で閾値を更新することで,ノイズロバストオンラインコンフォーマル予測(NR-OCP)を提案する。 理論解析により,NR-OCPは一定の学習率と動的学習率の両方のスケジュールのカバレッジギャップをなくすことが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-30T14:08:26Z)
• Noise-Adaptive Conformal Classification with Marginal Coverage [53.74125453366155]
  本稿では,ランダムラベルノイズによる交換性からの偏差を効率的に処理できる適応型共形推論手法を提案する。 本手法は,合成および実データに対して,その有効性を示す広範囲な数値実験により検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-29T23:55:23Z)
• Conformal Prediction Sets with Improved Conditional Coverage using Trust Scores [52.92618442300405]
  有限サンプルにおいて、正確に分布のない条件付きカバレッジを達成することは不可能である。 本稿では,最も重要となる範囲を対象とするコンフォメーション予測アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-17T12:01:56Z)
• Conformal Prediction for Class-wise Coverage via Augmented Label Rank Calibration [30.039997048267]
  本稿では,クラス条件カバレッジを実現するための予測セットサイズを削減するために,ランク校正型クラス条件CP(RC3P)アルゴリズムを提案する。 複数の実世界のデータセットの実験により、RC3Pは平均的な予測セットサイズを26.25%削減した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-10T22:01:34Z)
• A Conformal Prediction Score that is Robust to Label Noise [13.22445242068721]
  ラベルノイズに頑健なコンフォメーションスコアを導入する。 ノイズラベル付きデータとノイズレベルを用いて、ノイズフリーコンフォメーションスコアを推定する。 提案手法は,予測セットの平均サイズにおいて,現在の手法よりも大きなマージンで優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-04T12:22:02Z)
• Extracting Clean and Balanced Subset for Noisy Long-tailed Classification [66.47809135771698]
  そこで我々は,分布マッチングの観点から,クラスプロトタイプを用いた新しい擬似ラベリング手法を開発した。 手動で特定の確率尺度を設定することで、ノイズと長い尾を持つデータの副作用を同時に減らすことができる。 本手法は, クリーンなラベル付きクラスバランスサブセットを抽出し, ラベルノイズ付きロングテール分類において, 効果的な性能向上を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-10T07:34:37Z)
• Learning to Correct Noisy Labels for Fine-Grained Entity Typing via Co-Prediction Prompt Tuning [9.885278527023532]
  FETにおける雑音補正のためのコプレディション・プロンプト・チューニングを提案する。 ラベル付きラベルをリコールするために予測結果を統合し、区別されたマージンを用いて不正確なラベルを識別する。 広範に使われている3つのFETデータセットの実験結果から,我々のノイズ補正アプローチはトレーニングサンプルの品質を著しく向上させることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-23T06:04:07Z)
• PAC Prediction Sets Under Label Shift [52.30074177997787]
  予測セットは、個々のラベルではなくラベルのセットを予測することによって不確実性を捉える。 ラベルシフト設定においてPAC保証付き予測セットを構築するための新しいアルゴリズムを提案する。 提案手法を5つのデータセットで評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-19T17:57:57Z)
• Adaptive conformal classification with noisy labels [22.33857704379073]
  キャリブレーション試料のランダムなラベル汚染に自動的に適応できる分類タスクに対する新しいコンフォメーション予測手法を開発した。 これは、ラベル汚染の有無で標準共形推論によって影響を受ける効果的なカバレッジインフレーションを正確に評価することで可能となる。 提案手法の利点は、広範囲なシミュレーションと、CIFAR-10H画像データセットを用いたオブジェクト分類への応用によって実証される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-10T17:35:43Z)
• Class-Conditional Conformal Prediction with Many Classes [60.8189977620604]
  類似した共形スコアを持つクラスをクラスタ化するクラスタ化共形予測法を提案する。 クラスタ化されたコンフォメーションは、クラス条件カバレッジとセットサイズメトリクスの点で、既存のメソッドよりも一般的に優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-15T17:59:02Z)
• ProTeCt: Prompt Tuning for Taxonomic Open Set Classification [59.59442518849203]
  分類学的オープンセット(TOS)設定では、ほとんどショット適応法はうまくいきません。 本稿では,モデル予測の階層的一貫性を校正する即時チューニング手法を提案する。 次に,階層整合性のための新しいPrompt Tuning(ProTeCt)手法を提案し,ラベル集合の粒度を分類する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-04T02:55:25Z)
• Class Prototype-based Cleaner for Label Noise Learning [73.007001454085]
  半教師付き学習法は、雑音ラベル学習問題に対する現在のSOTAソリューションである。 textbfClass textbfPrototype-based label textbfCleaner。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-21T04:56:41Z)
• Neighborhood Collective Estimation for Noisy Label Identification and Correction [92.20697827784426]
  ノイズラベルを用いた学習(LNL)は,ノイズラベルに対するモデルオーバーフィットの効果を軽減し,モデル性能と一般化を改善するための戦略を設計することを目的としている。 近年の進歩は、個々のサンプルのラベル分布を予測し、ノイズ検証とノイズラベル補正を行い、容易に確認バイアスを生じさせる。 提案手法では, 候補サンプルの予測信頼性を, 特徴空間近傍と対比することにより再推定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-05T14:47:22Z)
• Uncertainty-Aware Learning Against Label Noise on Imbalanced Datasets [23.4536532321199]
  不整合データセットのラベルノイズを処理するための不確かさを意識したラベル補正フレームワークを提案する。 本研究では,不均衡なデータセットのラベルノイズを処理するために,不確かさを意識したラベル補正フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-12T11:35:55Z)
• S3: Supervised Self-supervised Learning under Label Noise [53.02249460567745]
  本稿では,ラベルノイズの存在下での分類の問題に対処する。 提案手法の核心は,サンプルのアノテートラベルと特徴空間内のその近傍のラベルの分布との整合性に依存するサンプル選択機構である。 提案手法は,CIFARCIFAR100とWebVisionやANIMAL-10Nなどの実環境ノイズデータセットの両方で,従来の手法をはるかに上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-22T15:49:20Z)
• Prototypical Classifier for Robust Class-Imbalanced Learning [64.96088324684683]
  埋め込みネットワークに付加的なパラメータを必要としないtextitPrototypealを提案する。 プロトタイプは、訓練セットがクラス不均衡であるにもかかわらず、すべてのクラスに対してバランスと同等の予測を生成する。 我々は, CIFAR-10LT, CIFAR-100LT, Webvision のデータセットを用いて, プロトタイプが芸術の状況と比較した場合, サブスタンスの改善が得られることを検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-22T01:55:01Z)
• Towards Robustness to Label Noise in Text Classification via Noise Modeling [7.863638253070439]
  NLPの大規模なデータセットは、誤った自動および人間のアノテーション手順のために、ノイズの多いラベルに悩まされる。 本稿では,ラベルノイズを用いたテキスト分類の問題について検討し,分類器上での補助雑音モデルを用いてこのノイズを捉えることを目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-27T05:41:57Z)
• A Second-Order Approach to Learning with Instance-Dependent Label Noise [58.555527517928596]
  ラベルノイズの存在は、しばしばディープニューラルネットワークのトレーニングを誤解させる。 人間による注釈付きラベルのエラーは、タスクの難易度レベルに依存する可能性が高いことを示しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-22T06:36:58Z)

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。