Khái niệm cốt lõi
데이터 외부 분포에서도 신뢰 구간 예측을 보장하는 방법을 제안한다.
Tóm tắt
이 논문은 데이터 외부 분포 일반화 문제에서 신뢰 구간 예측 문제를 다룬다.
기존의 분할 적합 예측(SCP) 방법은 데이터의 교환 가능성을 가정하는데, 데이터 외부 분포 상황에서는 이 가정이 위반된다.
이에 따라 저자들은 f-divergence를 이용하여 데이터 외부 분포에서도 신뢰 구간 예측을 보장하는 새로운 방법을 제안한다.
이론적으로 제안한 방법의 타당성을 증명하고, 시뮬레이션 실험을 통해 검증한다.
Thống kê
데이터 외부 분포 상황에서 기존 SCP 방법은 목표 분포와 소스 분포 간 차이로 인해 보장된 예측 성능을 제공하지 못한다.
제안한 방법은 목표 분포와 소스 분포들의 볼록 결합 사이의 f-divergence를 제한하여 보장된 예측 성능을 제공한다.
Trích dẫn
"Out-of-distribution (OOD) generalization has attracted increasing research attention in recent years, due to its promising experimental results in real-world applications."
"In some systems that require high security (such as medical diagnosis), even a single mistake may have disastrous consequences. In these cases, it is important to quantify the uncertainty of the predictions."