論文の概要: Conditional Conformal Risk Adaptation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.07611v1
- Date: Thu, 10 Apr 2025 10:01:06 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-18 20:21:02.345342
- Title: Conditional Conformal Risk Adaptation
- Title（参考訳）: 条件付きコンフォーマルリスク適応
- Authors: Rui Luo, Zhixin Zhou,
- Abstract要約: セグメンテーションタスクの条件付きリスク制御を大幅に改善する適応予測セットを作成するための新しいスコア関数を開発する。
画素単位での包含推定の信頼性を高めるための特殊確率校正フレームワークを提案する。
ポリープセグメンテーション実験により, 3つの手法が有意な限界リスク制御を提供し, より一貫した条件リスク制御を実現することを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.559062601251464
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Uncertainty quantification is becoming increasingly important in image segmentation, especially for high-stakes applications like medical imaging. While conformal risk control generalizes conformal prediction beyond standard miscoverage to handle various loss functions such as false negative rate, its application to segmentation often yields inadequate conditional risk control: some images experience very high false negative rates while others have negligibly small ones. We develop Conformal Risk Adaptation (CRA), which introduces a new score function for creating adaptive prediction sets that significantly improve conditional risk control for segmentation tasks. We establish a novel theoretical framework that demonstrates a fundamental connection between conformal risk control and conformal prediction through a weighted quantile approach, applicable to any score function. To address the challenge of poorly calibrated probabilities in segmentation models, we introduce a specialized probability calibration framework that enhances the reliability of pixel-wise inclusion estimates. Using these calibrated probabilities, we propose Calibrated Conformal Risk Adaptation (CCRA) and a stratified variant (CCRA-S) that partitions images based on their characteristics and applies group-specific thresholds to further enhance conditional risk control. Our experiments on polyp segmentation demonstrate that all three methods (CRA, CCRA, and CCRA-S) provide valid marginal risk control and deliver more consistent conditional risk control across diverse images compared to standard approaches, offering a principled approach to uncertainty quantification that is particularly valuable for high-stakes and personalized segmentation applications.
- Abstract（参考訳）: 不確かさの定量化は画像のセグメンテーションにおいてますます重要になってきており、特に医療画像のような高度な応用において重要である。
共形リスク制御は、偽陰性率などの様々な損失関数を扱うために、標準誤発見を超えて共形予測を一般化するが、セグメンテーションへの適用は、条件付きリスク制御が不十分な場合が多い。
我々はCRA(Conformal Risk Adaptation)を開発し、セグメンテーションタスクの条件付きリスク制御を大幅に改善する適応予測セットを作成するための新しいスコア関数を導入する。
我々は、任意のスコア関数に適用可能な重み付き量子的アプローチにより、共形リスク制御と共形予測の基本的な関係を示す新しい理論的枠組みを確立する。
セグメンテーションモデルにおけるキャリブレーション精度の低い問題に対処するために、画素単位の包含推定の信頼性を高めるための特別な確率キャリブレーションフレームワークを導入する。
これらのキャリブレーションされた確率を用いて、条件付きコンフォーマルリスク適応(CCRA)と階層化された変種(CCRA-S)を提案し、その特性に基づいて画像を分割し、条件付きリスク制御をさらに強化するためにグループ固有の閾値を適用した。
これら3つの手法(CRA, CCRA, CCRA-S)は, 多様な画像に対してより一貫した条件付きリスク制御を提供し, 高精度かつパーソナライズされたセグメンテーションアプリケーションに特に有用である不確実性定量化への原則的アプローチを提供する。
関連論文リスト
- Data-Driven Calibration of Prediction Sets in Large Vision-Language Models Based on Inductive Conformal Prediction [0.0]
動的しきい値キャリブレーションとクロスモーダル整合性検証を統合したモデル非依存不確実性定量化法を提案する。
このフレームワークは、様々なキャリブレーションとテストの分割比で安定したパフォーマンスを実現し、医療、自律システム、その他の安全に敏感な領域における現実的な展開の堅牢性を強調している。
この研究は、マルチモーダルAIシステムにおける理論的信頼性と実用性の間のギャップを埋め、幻覚検出と不確実性を考慮した意思決定のためのスケーラブルなソリューションを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-24T15:39:46Z) - SConU: Selective Conformal Uncertainty in Large Language Models [59.25881667640868]
SconU(Selective Conformal Uncertainity)と呼ばれる新しいアプローチを提案する。
我々は,特定の管理可能なリスクレベルで設定されたキャリブレーションの不確実性分布から,与えられたサンプルが逸脱するかどうかを決定するのに役立つ2つの共形p値を開発する。
我々のアプローチは、単一ドメインと学際的コンテキストの両方にわたる誤発見率の厳密な管理を促進するだけでなく、予測の効率を高める。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-19T03:01:45Z) - CRC-SGAD: Conformal Risk Control for Supervised Graph Anomaly Detection [2.290229842388034]
統計リスク制御をグラフ異常検出(GAD)に統合するフレームワークを提案する。
FNR(False Negative Rate)とFPR(False Positive Rate)の両方に対して理論的に保証されたバウンドを提供する。
4つのデータセットと5つのGADモデルに対する実験は、FNRおよびFPR制御および予測セットサイズにおいて統計的に有意な改善を示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-03T03:27:49Z) - A Conformal Risk Control Framework for Granular Word Assessment and Uncertainty Calibration of CLIPScore Quality Estimates [3.902360015414256]
本稿では,CLIPScore分布の生成と校正のための簡易かつ効果的な戦略を提案する。
提案手法は,所望のリスクレベルに適合した形式的保証を提供しながら,単語の一致を効果的に検出する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-01T22:25:00Z) - Risk-Calibrated Affective Speech Recognition via Conformal Coverage Guarantees: A Stochastic Calibrative Framework for Emergent Uncertainty Quantification [0.0]
極端なドライバーの感情から生じる交通安全上の課題は、信頼できる感情認識システムに対する緊急の必要性を浮き彫りにする。
音声の感情認識における従来のディープラーニングアプローチは、過度に適合し、不適格な信頼推定に苦しむ。
本稿では,Mel-spectrogram 機能を利用したコンフォーマル予測(CP)とリスク制御を統合したフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-24T12:26:28Z) - Mitigating optimistic bias in entropic risk estimation and optimization with an application to insurance [5.407319151576265]
エントロピーリスク尺度は、不確実な損失に関連する尾のリスクを説明するために広く使用されている。
経験的エントロピーリスク推定器のバイアスを軽減するために, 強く一貫したブートストラップ手法を提案する。
当社の手法は、住宅所有者に対してより高い(そしてより正確な)プレミアムを示唆している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-30T04:02:52Z) - Automatically Adaptive Conformal Risk Control [49.95190019041905]
本稿では,テストサンプルの難易度に適応して,統計的リスクの近似的条件制御を実現する手法を提案する。
我々のフレームワークは、ユーザが提供するコンディショニングイベントに基づく従来のコンディショニングリスク制御を超えて、コンディショニングに適した関数クラスのアルゴリズム的、データ駆動決定を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-25T08:29:32Z) - Data-Adaptive Tradeoffs among Multiple Risks in Distribution-Free Prediction [55.77015419028725]
しきい値とトレードオフパラメータが適応的に選択された場合、リスクの有効な制御を可能にする手法を開発する。
提案手法は単調なリスクとほぼ単調なリスクをサポートするが,それ以外は分布的な仮定はしない。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-28T17:28:06Z) - Model-Based Epistemic Variance of Values for Risk-Aware Policy Optimization [59.758009422067]
モデルベース強化学習における累積報酬に対する不確実性を定量化する問題を考察する。
我々は、解が値の真後分散に収束する新しい不確実性ベルマン方程式(UBE)を提案する。
本稿では,リスク・サーキングとリスク・アバース・ポリシー最適化のいずれにも適用可能な汎用ポリシー最適化アルゴリズムQ-Uncertainty Soft Actor-Critic (QU-SAC)を導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-07T15:55:58Z) - Likelihood Ratio Confidence Sets for Sequential Decision Making [51.66638486226482]
確率に基づく推論の原理を再検討し、確率比を用いて妥当な信頼シーケンスを構築することを提案する。
本手法は, 精度の高い問題に特に適している。
提案手法は,オンライン凸最適化への接続に光を当てることにより,推定器の最適シーケンスを確実に選択する方法を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-08T00:10:21Z) - Safe Deployment for Counterfactual Learning to Rank with Exposure-Based
Risk Minimization [63.93275508300137]
本稿では,安全な配置を理論的に保証する新たなリスク認識型対実学習ランク法を提案する。
提案手法の有効性を実験的に検証し,データが少ない場合の動作不良の早期回避に有効であることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-26T15:54:23Z) - How to Trust Your Diffusion Model: A Convex Optimization Approach to
Conformal Risk Control [9.811982443156063]
本稿では、画像から画像への回帰タスクに着目し、リスク制御予測セット(RCPS)の手順を一般化する。
提案手法は, 平均間隔長を最大化しつつ, 多次元リスク制御を可能にする新しい凸最適化手法に依存している。
本研究は,腹部の自然像とCTスキャンの2つの実世界の画像記述問題に対するアプローチについて述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-07T23:01:16Z)
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。