論文の概要: Efficient Federated Conformal Prediction with Group-Conditional Guarantee

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.14198v1
• Date: Sun, 15 Mar 2026 03:17:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-17 16:19:35.664212
• Title: Efficient Federated Conformal Prediction with Group-Conditional Guarantee
• Title（参考訳）: Group-Conditional Guaranteeによる効率的なフェデレート・コンフォーマル予測
• Authors: Haifeng Wen, Osvaldo Simeone, Hong Xing,
• Abstract要約: Conformal Prediction (CP) は、分布のないカバレッジを保証する予測セットを構築するために広く使われているフレームワークである。 本稿では,グループ条件付き共形予測(GC-FCP)を提案する。 合成および実世界のデータセットの実験は、集中キャリブレーションベースラインと比較してGC-FCPの性能を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.340633583577112
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deploying trustworthy AI systems requires principled uncertainty quantification. Conformal prediction (CP) is a widely used framework for constructing prediction sets with distribution-free coverage guarantees. In many practical settings, including healthcare, finance, and mobile sensing, the calibration data required for CP are distributed across multiple clients, each with its own local data distribution. In this federated setting, data can often be partitioned into, potentially overlapping, groups, which may reflect client-specific strata or cross-cutting attributes such as demographic or semantic categories. We propose group-conditional federated conformal prediction (GC-FCP), a novel protocol that provides group-conditional coverage guarantees. GC-FCP constructs mergeable, group-stratified coresets from local calibration scores, enabling clients to communicate compact weighted summaries that support efficient aggregation and calibration at the server. Experiments on synthetic and real-world datasets validate the performance of GC-FCP compared to centralized calibration baselines.
• Abstract（参考訳）: 信頼できるAIシステムを展開するには、原則化された不確実性定量化が必要である。 Conformal Prediction (CP) は、分布のないカバレッジを保証する予測セットを構築するために広く使われているフレームワークである。 医療、金融、モバイルセンシングなど、多くの実践的な設定において、CPに必要なキャリブレーションデータは複数のクライアントに分散され、それぞれ独自のローカルデータ分布を持つ。 このフェデレートされた設定では、データはしばしば、人口統計学やセマンティックカテゴリのようなクライアント固有の層や横断的な属性を反映する、潜在的に重複するグループに分割される。 本稿では,グループ条件付き共形予測(GC-FCP)を提案する。 GC-FCPは、局所的なキャリブレーションスコアからマージ可能なグループ階層化コアセットを構築し、クライアントがサーバでの効率的なアグリゲーションとキャリブレーションをサポートするコンパクトな重み付けサマリーを通信できるようにする。 合成および実世界のデータセットの実験は、集中キャリブレーションベースラインと比較してGC-FCPの性能を評価する。

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