論文の概要: Synthetic-Powered Predictive Inference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.13432v1
• Date: Mon, 19 May 2025 17:55:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-20 14:57:11.79759
• Title: Synthetic-Powered Predictive Inference
• Title（参考訳）: 合成駆動予測推論
• Authors: Meshi Bashari, Roy Maor Lotan, Yonghoon Lee, Edgar Dobriban, Yaniv Romano,
• Abstract要約: コンフォーマル予測は、分布のない有限サンプル保証を伴う予測推論のためのフレームワークである。 本稿では, サンプル効率を向上させるために合成データを組み込んだ新しいフレームワークであるSynthetic-powered predictive Inference (SPPI)を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.99972786873634
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Conformal prediction is a framework for predictive inference with a distribution-free, finite-sample guarantee. However, it tends to provide uninformative prediction sets when calibration data are scarce. This paper introduces Synthetic-powered predictive inference (SPPI), a novel framework that incorporates synthetic data -- e.g., from a generative model -- to improve sample efficiency. At the core of our method is a score transporter: an empirical quantile mapping that aligns nonconformity scores from trusted, real data with those from synthetic data. By carefully integrating the score transporter into the calibration process, SPPI provably achieves finite-sample coverage guarantees without making any assumptions about the real and synthetic data distributions. When the score distributions are well aligned, SPPI yields substantially tighter and more informative prediction sets than standard conformal prediction. Experiments on image classification and tabular regression demonstrate notable improvements in predictive efficiency in data-scarce settings.
• Abstract（参考訳）: コンフォーマル予測は、分布のない有限サンプル保証を伴う予測推論のためのフレームワークである。 しかし、キャリブレーションデータが不足している場合には、非形式的な予測セットを提供する傾向がある。 本稿では,合成データ(例えば生成モデルからの合成データ)を組み込んだ新しいフレームワークであるSynthetic-powered predictive Inference (SPPI)を紹介する。 我々の手法の中核はスコアトランスポーターであり、信頼された実際のデータから得られる非整合性のスコアと合成データからのスコアとを一致させる経験的量子化マッピングである。 スコアトランスポーターをキャリブレーションプロセスに注意深く統合することにより、SPPIは実データや合成データの分布を仮定することなく、有限サンプルカバレッジ保証を確実に達成する。 スコア分布がよく一致している場合、SPPIは標準共形予測よりもかなり厳密で、より情報的な予測セットを得る。 画像分類と表の回帰に関する実験は、データスカース設定における予測効率の顕著な改善を示す。

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