Fugu-MT 論文翻訳(概要): Conformal Risk Control for Non-Monotonic Losses

論文の概要: Conformal Risk Control for Non-Monotonic Losses

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.20151v1
Date: Mon, 23 Feb 2026 18:58:54 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-02-24 17:42:02.964447
Title: Conformal Risk Control for Non-Monotonic Losses
Title（参考訳）: 非単調な損失に対する等角的リスク制御
Authors: Anastasios N. Angelopoulos,
Abstract要約: 共形リスク制御は、誤発見を超えてリスク関数を制御するための共形予測の拡張である。多次元パラメータを持つ非単調な損失に対して汎用アルゴリズムを適用したリスク制御保証を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.539337625174222
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Conformal risk control is an extension of conformal prediction for controlling risk functions beyond miscoverage. The original algorithm controls the expected value of a loss that is monotonic in a one-dimensional parameter. Here, we present risk control guarantees for generic algorithms applied to possibly non-monotonic losses with multidimensional parameters. The guarantees depend on the stability of the algorithm -- unstable algorithms have looser guarantees. We give applications of this technique to selective image classification, FDR and IOU control of tumor segmentations, and multigroup debiasing of recidivism predictions across overlapping race and sex groups using empirical risk minimization.
Abstract（参考訳）: 共形リスク制御は、誤発見を超えてリスク関数を制御するための共形予測の拡張である。元のアルゴリズムは、1次元パラメータにおける単調な損失の期待値を制御する。本稿では,多次元パラメータを持つ非単調な損失に対して汎用アルゴリズムを適用したリスク制御保証を提案する。保証はアルゴリズムの安定性に依存し、不安定なアルゴリズムはより緩やかな保証を持つ。本手法は, 画像分類, FDR および IOU による腫瘍セグメンテーションの制御, および, 重複する人種と性グループ間の再犯予測を, 経験的リスク最小化を用いた多群脱バイアス化に応用する。

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