論文の概要: Adaptive Set-Mass Calibration with Conformal Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.15437v2
• Date: Thu, 16 Oct 2025 13:39:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-17 16:37:10.369905
• Title: Adaptive Set-Mass Calibration with Conformal Prediction
• Title（参考訳）: コンフォーマル予測を用いた適応型セットマス校正
• Authors: Daniil Kazantsev, Mohsen Guizani, Eric Moulines, Maxim Panov, Nikita Kotelevskii,
• Abstract要約: 提案手法は,まず共形予測から始まり,所望のカバレッジを与えるラベルの集合を得る。 次に、共形制約に合わせて、質量正規化と温度スケーリングに基づくルールの2つの簡単なポストホックキャリブレータをインスタンス化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.47079469141295
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Reliable probabilities are critical in high-risk applications, yet common calibration criteria (confidence, class-wise) are only necessary for full distributional calibration, and post-hoc methods often lack distribution-free guarantees. We propose a set-based notion of calibration, cumulative mass calibration, and a corresponding empirical error measure: the Cumulative Mass Calibration Error (CMCE). We develop a new calibration procedure that starts with conformal prediction to obtain a set of labels that gives the desired coverage. We then instantiate two simple post-hoc calibrators: a mass normalization and a temperature scaling-based rule, tuned to the conformal constraint. On multi-class image benchmarks, especially with a large number of classes, our methods consistently improve CMCE and standard metrics (ECE, cw-ECE, MCE) over baselines, delivering a practical, scalable framework with theoretical guarantees.
• Abstract（参考訳）: 信頼性の高い確率はリスクの高いアプリケーションでは重要であるが、完全な分布キャリブレーションには一般的なキャリブレーション基準(信頼度、クラスワイド)が必須であり、ポストホック法は分布のない保証を欠くことが多い。 本稿では, 累積質量校正法, 累積質量校正法, および累積質量校正誤差(CMCE)に関する実験的誤差尺度を提案する。 提案手法は,まず共形予測から始まり,所望のカバレッジを与えるラベルの集合を得る。 次に、共形制約に合わせて、質量正規化と温度スケーリングに基づくルールの2つの簡単なポストホックキャリブレータをインスタンス化する。 マルチクラス画像ベンチマークでは、特に多数のクラスにおいて、CMCEと標準メトリクス(ECE、cw-ECE、MCE)をベースラインで一貫して改善し、理論的保証のある実用的なスケーラブルなフレームワークを提供する。

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