論文の概要: WQLCP: Weighted Adaptive Conformal Prediction for Robust Uncertainty Quantification Under Distribution Shifts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.19587v1
• Date: Mon, 26 May 2025 07:00:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 16:58:43.226932
• Title: WQLCP: Weighted Adaptive Conformal Prediction for Robust Uncertainty Quantification Under Distribution Shifts
• Title（参考訳）: WQLCP:分散シフト下でのロバスト不確実性定量のための重み付き適応等角予測
• Authors: Shadi Alijani, Homayoun Najjaran,
• Abstract要約: 本稿では,変分オートエンコーダ(VAE)から得られた復元損失を,スコア関数をスケールする不確実性指標として紹介する。 重み付き交換可能性の概念を取り入れてRL SCPを改良した量子損失スケールコンフォーマル予測(WQLCP)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.192712667327956
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Conformal prediction (CP) provides a framework for constructing prediction sets with guaranteed coverage, assuming exchangeable data. However, real-world scenarios often involve distribution shifts that violate exchangeability, leading to unreliable coverage and inflated prediction sets. To address this challenge, we first introduce Reconstruction Loss-Scaled Conformal Prediction (RLSCP), which utilizes reconstruction losses derived from a Variational Autoencoder (VAE) as an uncertainty metric to scale score functions. While RLSCP demonstrates performance improvements, mainly resulting in better coverage, it quantifies quantiles based on a fixed calibration dataset without considering the discrepancies between test and train datasets in an unexchangeable setting. In the next step, we propose Weighted Quantile Loss-scaled Conformal Prediction (WQLCP), which refines RLSCP by incorporating a weighted notion of exchangeability, adjusting the calibration quantile threshold based on weights with respect to the ratio of calibration and test loss values. This approach improves the CP-generated prediction set outputs in the presence of distribution shifts. Experiments on large-scale datasets, including ImageNet variants, demonstrate that WQLCP outperforms existing baselines by consistently maintaining coverage while reducing prediction set sizes, providing a robust solution for CP under distribution shifts.
• Abstract（参考訳）: コンフォーマル予測(CP)は、交換可能なデータを想定した、保証されたカバレッジで予測セットを構築するためのフレームワークを提供する。 しかし、現実のシナリオは、しばしば交換可能性に反する分布シフトを伴い、信頼できないカバレッジと膨らんだ予測セットをもたらす。 この課題に対処するために、まず、変分オートエンコーダ(VAE)から得られた再構成損失を不確実性指標として利用し、スコア関数をスケールするReconstruction Loss-Scaled Conformal Prediction (RLSCP)を導入する。 RLSCPはパフォーマンスの改善を示すが、主にカバレッジの向上をもたらすが、変更不可能な設定でテストデータセットとトレーニングデータセットの相違を考慮せずに、固定キャリブレーションデータセットに基づいて量子化を定量化する。 次のステップでは、重み付き交換可能性の概念を取り入れ、キャリブレーションとテスト損失値の比率に基づいてキャリブレーション量子しきい値を調整することにより、LSCPを改良する、重み付き量子損失スケールコンフォーマル予測(WQLCP)を提案する。 このアプローチは、分布シフトが存在する場合のCP生成予測セット出力を改善する。 ImageNetの変種を含む大規模なデータセットの実験では、WQLCPは、予測セットのサイズを減らしながらカバレッジを継続的に維持することで、既存のベースラインよりも優れたパフォーマンスを示し、分散シフト下でのCPの堅牢なソリューションを提供する。

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