論文の概要: Let the Experts Speak: Improving Survival Prediction & Calibration via Mixture-of-Experts Heads

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.09567v1
• Date: Fri, 14 Nov 2025 01:00:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-14 22:53:22.325471
• Title: Let the Experts Speak: Improving Survival Prediction & Calibration via Mixture-of-Experts Heads
• Title（参考訳）: 専門家に言わせてみましょう:Mixture-of-Expertsによる生存予測と校正の改善
• Authors: Todd Morrill, Aahlad Puli, Murad Megjhani, Soojin Park, Richard Zemel,
• Abstract要約: 我々は、生存分析問題に対していくつかの離散時間深層混合(MoE)アーキテクチャを導入する。 そのうちの1つは、クラスタリング、キャリブレーション、予測精度のすべてを達成する。 より表現力のある専門家は、患者ごとの予測を調整し、固定されたグループのプロトタイプに依存する専門家より優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.962208518434558
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep mixture-of-experts models have attracted a lot of attention for survival analysis problems, particularly for their ability to cluster similar patients together. In practice, grouping often comes at the expense of key metrics such calibration error and predictive accuracy. This is due to the restrictive inductive bias that mixture-of-experts imposes, that predictions for individual patients must look like predictions for the group they're assigned to. Might we be able to discover patient group structure, where it exists, while improving calibration and predictive accuracy? In this work, we introduce several discrete-time deep mixture-of-experts (MoE) based architectures for survival analysis problems, one of which achieves all desiderata: clustering, calibration, and predictive accuracy. We show that a key differentiator between this array of MoEs is how expressive their experts are. We find that more expressive experts that tailor predictions per patient outperform experts that rely on fixed group prototypes.
• Abstract（参考訳）: 深層混合実験モデルは、生存分析の問題、特に類似した患者をまとめる能力に多くの注目を集めている。 実際には、グループ化はキャリブレーションエラーや予測精度といった重要な指標を犠牲にして行われることが多い。 これは、個々の患者の予測は、割り当てられたグループの予測のようなものでなければならないという、専門家の混在による制限的な帰納バイアスが原因です。 キャリブレーションと予測精度を改善しつつ、患者グループ構造がどこにあるかを発見することができるのか? そこで本研究では, クラスタリング, キャリブレーション, 予測精度などのデシラタを全て実現した, 生存分析問題に対する離散時間深層混合(MoE)に基づくアーキテクチャを提案する。 この一連のMoE間の重要な差別化要因は、専門家がいかに表現力を持っているかである。 より表現力のある専門家は、患者ごとの予測を調整し、固定されたグループのプロトタイプに依存する専門家より優れています。

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