論文の概要: Data-Driven, Geometry-Aware Optimal-Transport Calibration of Flavor Tagger
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.01363v1
- Date: Sat, 02 May 2026 10:16:13 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-05 20:33:49.729012
- Title: Data-Driven, Geometry-Aware Optimal-Transport Calibration of Flavor Tagger
- Title（参考訳）: データ駆動型幾何対応型フレーバータガーの最適トランスポート校正
- Abstract要約: フレーバータグ付けのキャリブレーションは、有限の作業点で測定されたスケール因子として、または選択された1次元判別値に対する双有的な補正として、しばしば提供される。
このアプローチは、現代のタグの完全なマルチコンポーネントアウトプットに対して、継続的なイベントレベルのキャリブレーションを提供するには足りません。
本稿では,フレーバー・タガーのキャリブレーションを,確率単純度に基づく最適輸送問題として定式化する幾何学的枠組みを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Flavor-tagging calibrations are often provided either as scale factors measured at a finite set of working points or as binned corrections to a chosen one-dimensional discriminant. However, this approach falls short of providing continuous, event-level calibration across the full multicomponent outputs of modern taggers. This limitation leads to information loss in analyses that demand high-performance flavor tagging, restricting analyses to a limited set of predefined variables. In this work, we propose a geometry-aware framework that formulates flavor-tagger calibration as an optimal transport problem on the probability simplex. The transport maps are parameterized and trained in the isometric log-ratio coordinate system. Because the quadratic Euclidean cost of Brenier transport in this coordinate system is equivalent to the Aitchison distance on the simplex, the learned map induces a minimal deformation under the Aitchison geometry. Furthermore, we extract flavor-conditional target distributions directly from control-region data using an expectation-maximization (EM) technique that simultaneously fits multiple control regions, models each flavor component with a normalizing flow, and estimates the regional mixture fractions. The extracted targets are subsequently used to learn flavor-factorized transport maps. Because the joint estimation of mixture fractions and flexible component densities admits weakly constrained directions, we further introduce a linearized feedback-operator analysis that propagates the fitted composition covariance into the extracted component densities, separating data-constrained modes from those dominated by the composition prior. The simulation-based closure study demonstrates improved closure in dedicated control regions and in independent validation mixtures.
- Abstract（参考訳）: フレーバータグ付けのキャリブレーションは、有限の作業点で測定されたスケール因子として、または選択された1次元判別値に対する双有的な補正として、しばしば提供される。
しかし、このアプローチは、現代のタグの完全なマルチコンポーネントアウトプットに対して、連続的なイベントレベルのキャリブレーションを提供するには不十分である。
この制限は、高性能なフレーバータグ付けを必要とする分析において情報損失をもたらし、分析を事前定義された変数の限られたセットに制限する。
本研究では,フレーバー・タガーのキャリブレーションを,確率単純度に基づく最適輸送問題として定式化する幾何学的枠組みを提案する。
輸送マップはパラメータ化され、等尺対数比座標系で訓練される。
この座標系におけるブレーニエ輸送の二次ユークリッドコストは単純点上のアッチソン距離と同値であるため、学習された写像はアッチソン幾何学の下で最小の変形を誘導する。
さらに、複数の制御領域に同時に適合する予測最大化(EM)技術を用いて、制御領域データから直接フレーバー条件のターゲット分布を抽出し、各フレーバー成分を正規化フローでモデル化し、地域混合分率を推定する。
抽出したターゲットはその後、フレーバー分解輸送マップの学習に使用される。
また, 混合分数とフレキシブル成分密度の結合推定は, 弱い制約方向を許容するので, さらに線形化フィードバック演算解析を導入し, 適合成分の共分散を抽出した成分密度に伝播させ, 予め支配された成分とデータ制約モードを分離する。
シミュレーションに基づく閉包実験では、専用制御領域と独立した検証混合物における閉包の改善が示されている。
関連論文リスト
- Characterizing Heterogeneous Rates in Finite Mixture Estimation via Partial Optimal Transport [88.55403215843967]
改良された局所および大域収束保証を得るためのボロノイ系部分最適輸送(VPOT)は、混合測定の最大極大推定器である。
結果は、混合比例が真の混合成分の数についてのゼロまたは以前の知識から一様に制限されることなく、任意の固定次元で保持される。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-09-15T04:32:53Z) - Statistical Symmetry Release for Equivariant Quantum Learning [12.042012916861829]
ハード対称性の制約はモデルの複雑さを減少させるが、ラベル情報を消去することもできる。
統計的対称性の解放は、有限データと量子測度がそのような制約を緩和することを正当化する場合を決定する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-09-10T12:38:27Z) - Coupled Optimal Transport with Landmark Constraints [64.98367856457412]
最適輸送(OT)モデルは、所定の輸送コストや歪みを最小限に抑えて、分布間の地図や計画を求める。
本稿では,少数のアノテートされたランドマークを利用して,下層の変形の回復を誘導する新しい結合OTフレームワークを提案する。
提案するフレームワークは,ランドマークベース登録とトランスポートベース分布マッチングの原則的接続を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-08-20T08:28:13Z) - A Deep Learning Model for Spatially Clustered Data via Differentiable Cluster Assignment [2.5782420501870296]
分割とクラスタ固有の回帰関数を共同で学習するために,非パラメトリック推定器を提案する。
提案手法の有効性と有効性を示すために,実データ解析を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-08-15T01:39:56Z) - CuBAS: Information Geometric Curvature-Based Adaptive Sampling for Supervised Classification [52.452902154360565]
CuBASは、教師付き分類における適応データ選択のための情報幾何学的フレームワークである。
ラベル付きデータセットは統計多様体と見なすことができ、局所曲率は2階と1階の観測されたフィッシャー情報の比率で推定され、データの分布の幾何学的複雑さを忠実にエンコードする。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-07-03T09:36:02Z) - High-Dimensional Change-Point Detection via Angular Kernel Statistics [9.486498387993718]
本研究では,小バッチの観測から推測を行なわなければならない状況下での高次元データに対する変化点検出について検討した。
我々の主な焦点は高次元低サンプルサイズ(HDLSS)レギュレーションであり、周囲の寸法がばらつきながら配列長が固定される。
本稿では,辺分布シフトを検出するための次元平均角カーネルスキャンフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-25T13:45:38Z) - SEED: Targeted Data Selection by Weighted Independent Set [76.68391670109433]
我々はSEEDと呼ばれる堅牢でスケーラブルなデータ選択パイプラインを開発した。
SEEDは、命令チューニング、視覚的命令チューニング、セマンティックセグメンテーションにおける最先端の手法を一貫して上回っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-15T07:26:54Z) - TRACE: Transport Alignment Conformal Prediction via Diffusion and Flow Matching Models [4.9352098965615]
多次元出力に対して有効な情報領域を構築する方法について検討する。
交通路の速度や誤差を平均化することにより,候補出力が学習した生成力学とどの程度一致しているかを計測する。
結果として得られるトランスポートベースのスコアはスカラー値であり、共形予測分割を用いて校正することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-08T01:28:57Z) - Efficient Covariance Estimation for Sparsified Functional Data [51.69796254617083]
共分散関数のランダムノット(ランダムノット-空間)とB-スプライン(Bspline-Spatial)推定器は計算的に効率的である。
共分散の漸近的なポイントワイドは、ある規則性条件下でのスパース化された個々の軌跡に対して得られる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-11-23T00:50:33Z) - Dendrograms of Mixing Measures for Softmax-Gated Gaussian Mixture of Experts: Consistency without Model Sweeps [41.371172458797524]
ゲーティングパラメータの共通翻訳、固有のゲート-エキスパート相互作用、およびタイトな数値-デノミネータ結合までの不特定性に対処する。
モデル選択には, 最適なパラメータ率を得る専門家の数を一貫したスイープフリーセレクタとして, デンドログラム誘導SGMoEを適応させる。
干ばつを識別できるトウモロコシの形質のデータセット上で、私たちのデンドログラム誘導SGMoEは2人の専門家を選別し、明確な混合階層を公開し、確率を早期に安定化し、解釈可能な遺伝子型フェノタイプマップを生成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-10-14T17:23:44Z) - Neural Optimal Transport Meets Multivariate Conformal Prediction [58.43397908730771]
条件付きベクトル回帰(CVQR)のためのフレームワークを提案する。
CVQRは、ニューラルネットワークの最適輸送と量子化された最適化を組み合わせて、予測に適用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-09-29T19:50:19Z) - Distributed Nonparametric Estimation: from Sparse to Dense Samples per Terminal [9.766173684831324]
我々は,すべてのレシエーションに対して最小値の最適レートを特徴付けるとともに,各端末毎のサンプルがスパースから密度に変化するため,最適レートの位相遷移を同定する。
これにより、以前の研究で残された問題が完全に解決され、その範囲は密度の高いサンプルを持つレギュレーションまたは終端あたりの1つのサンプルに限られる。
最適率は、密度推定、ガウス、二分法、ポアソン、ヘテロスケダスティック回帰モデルなど、様々な特殊ケースに即時に適用される。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-14T06:41:55Z) - Nearest Neighbor Sampling for Covariate Shift Adaptation [7.940293148084844]
重みを推定しない新しい共変量シフト適応法を提案する。
基本的な考え方は、ソースデータセットの$k$-nearestの隣人によってラベル付けされたラベル付けされていないターゲットデータを直接扱うことだ。
実験の結果, 走行時間を大幅に短縮できることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-15T17:28:09Z) - Spectrum-Aware Debiasing: A Modern Inference Framework with Applications to Principal Components Regression [1.342834401139078]
本稿では,高次元回帰のための新しい手法であるSpectrumAware Debiasingを紹介する。
我々のアプローチは、構造的、重く、低ランクな構造に関する問題に適用できる。
シミュレーションおよび実データ実験により本手法を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-14T15:58:30Z) - Parametric and Multivariate Uncertainty Calibration for Regression and
Object Detection [4.630093015127541]
一般的な検出モデルでは,観測誤差と比較して空間的不確かさが過大評価されている。
実験の結果, 簡便な等速回帰補正法は, 良好な校正不確実性を実現するのに十分であることがわかった。
対照的に、後続のプロセスに正規分布が必要な場合、GP-Normal再校正法が最良の結果をもたらす。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-04T08:00:20Z) - Meta Learning Low Rank Covariance Factors for Energy-Based Deterministic
Uncertainty [58.144520501201995]
ニューラルネットワーク層のBi-Lipschitz正規化は、各レイヤの特徴空間におけるデータインスタンス間の相対距離を保存する。
注意セットエンコーダを用いて,タスク固有の共分散行列を効率的に構築するために,対角的,対角的,低ランクな要素のメタ学習を提案する。
また,最終的な予測分布を達成するために,スケールしたエネルギーを利用する推論手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-12T22:04:19Z) - Comparing Probability Distributions with Conditional Transport [63.11403041984197]
新しい発散として条件輸送(CT)を提案し、償却されたCT(ACT)コストと近似します。
ACTは条件付き輸送計画の計算を補正し、計算が容易な非バイアスのサンプル勾配を持つ。
さまざまなベンチマークデータセットのジェネレーティブモデリングでは、既存のジェネレーティブ敵対ネットワークのデフォルトの統計距離をACTに置き換えることで、一貫してパフォーマンスを向上させることが示されています。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-28T05:14:22Z) - Making Affine Correspondences Work in Camera Geometry Computation [62.7633180470428]
局所的な特徴は、ポイント・ツー・ポイント対応ではなく、リージョン・ツー・リージョンを提供する。
本稿では,全モデル推定パイプラインにおいて,地域間マッチングを効果的に活用するためのガイドラインを提案する。
実験により、アフィンソルバはより高速な実行時にポイントベースソルバに匹敵する精度を達成できることが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-20T12:07:48Z) - Calibration of Neural Networks using Splines [51.42640515410253]
キャリブレーション誤差の測定は、2つの経験的分布を比較します。
古典的コルモゴロフ・スミルノフ統計テスト(KS)にインスパイアされたビンニングフリーキャリブレーション尺度を導入する。
提案手法は,KS誤差に対する既存の手法と,他の一般的なキャリブレーション手法とを一貫して比較する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-23T07:18:05Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。