論文の概要: Sparse Activations as Conformal Predictors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14773v1
• Date: Thu, 20 Feb 2025 17:53:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 17:44:13.019794
• Title: Sparse Activations as Conformal Predictors
• Title（参考訳）: 共形予測器としてのスパース活性化
• Authors: Margarida M. Campos, João Calém, Sophia Sklaviadis, Mário A. T. Figueiredo, André F. T. Martins,
• Abstract要約: 共形予測と疎ソフトマックス様変換の新たな関連性を見いだす。 本研究では, キャリブレーションプロセスが広く使用されている温度スケーリング法に対応するように, 分類のための新しい非整合性スコアを導入する。 提案手法は, 適用範囲, 効率, 適応性の観点から, 競合する結果が得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.298282860984116
• License:
• Abstract: Conformal prediction is a distribution-free framework for uncertainty quantification that replaces point predictions with sets, offering marginal coverage guarantees (i.e., ensuring that the prediction sets contain the true label with a specified probability, in expectation). In this paper, we uncover a novel connection between conformal prediction and sparse softmax-like transformations, such as sparsemax and $\gamma$-entmax (with $\gamma > 1$), which may assign nonzero probability only to a subset of labels. We introduce new non-conformity scores for classification that make the calibration process correspond to the widely used temperature scaling method. At test time, applying these sparse transformations with the calibrated temperature leads to a support set (i.e., the set of labels with nonzero probability) that automatically inherits the coverage guarantees of conformal prediction. Through experiments on computer vision and text classification benchmarks, we demonstrate that the proposed method achieves competitive results in terms of coverage, efficiency, and adaptiveness compared to standard non-conformity scores based on softmax.
• Abstract（参考訳）: コンフォーマル予測(英: Conformal prediction)は、不確実性定量化のための分布のないフレームワークであり、点予測を集合に置き換え、限界被覆を保証する(すなわち、予測セットが特定の確率で真のラベルを含むことを保証する)。 本稿では、共形予測とスパースソフトマックス様変換(sparsemax や $\gamma$-entmax (with $\gamma > 1$))との間の新しい関係を明らかにする。 本研究では, キャリブレーションプロセスが広く使用されている温度スケーリング法に対応するように, 分類のための新しい非整合性スコアを導入する。 テスト時に、これらのスパース変換をキャリブレーション温度で適用すると、サポートセット(つまり、確率がゼロでないラベルの集合)が自動的に共形予測のカバレッジ保証を継承する。 コンピュータビジョンとテキスト分類ベンチマークの実験を通して,提案手法はソフトマックスに基づく標準の非整合性スコアと比較して,適用範囲,効率,適応性において競合的な結果が得られることを示した。

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