論文の概要: Selective Prediction from Agreement: A Lipschitz-Consistent Version Space Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.02611v1
- Date: Mon, 04 May 2026 13:58:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-05 20:33:50.31875
- Title: Selective Prediction from Agreement: A Lipschitz-Consistent Version Space Approach
- Title（参考訳）: 合意からの選択的予測:リプシッツ・コンスタント・ヴァージョン・スペース・アプローチ
- Authors: Mohamadsadegh Khosravani,
- Abstract要約: 固定プール設定では、ラベル付けされていないプールが事前に与えられ、一部のポイントしかラベルに問合せできない。
我々の主な洞察は、合意によって選択的な予測を眺めることである: 与えられたラベルと埋め込み空間におけるリプシッツマージンの制約。
我々は、各プール点に対して、バージョン空間のすべてのヘッドの予測を含む証明された検証されたラベルの集合を定義する上下リプシッツ辺境界を得る。
- 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: We consider selective classification with abstention in the fixed-pool (or transductive) setting, where the unlabeled pool is given beforehand and only a subset of points can be queried for labels. Our main insight is to view selective prediction through agreement: given queried labels and Lipschitz margin constraints in an embedding space, the version space of Lipschitz-consistent classification heads is well defined. We obtain upper and lower Lipschitz margin bounds that define, for each pool point, a set of certified valid labels containing the prediction of every head in the version space. The model therefore predicts only when the label is forced (i.e., all consistent heads agree), and abstains otherwise. We also propose a monotone submodular geometric proxy for budgeted querying, and show that a greedy algorithm retains the standard approximation factor.
- Abstract（参考訳）: 固定プール(あるいはトランスダクティブ)設定において、ラベル付けされていないプールが事前に与えられ、ラベル付けされたポイントのサブセットのみをクエリできる選択的な分類を考える。
クエリされたラベルと埋め込み空間におけるリプシッツマージンの制約が与えられた場合、リプシッツ整合型分類ヘッドのバージョン空間はよく定義される。
我々は、各プール点に対して、バージョン空間のすべてのヘッドの予測を含む証明された検証されたラベルの集合を定義する上下リプシッツ辺境界を得る。
したがって、このモデルはラベルが強制されたときにのみ予測される(すなわち、全ての一貫した頭が一致する)。
また, 単調な部分モジュラー幾何プロキシを提案し, グレディアルゴリズムが標準近似係数を保っていることを示す。
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