一种对标签噪声鲁棒的 conformal 预测得分
机器学习
2024-05-22 v2 人工智能
计算机视觉与模式识别
摘要
conformal 预测（CP）通过构建小型预测集来量化网络不确定性，该预测集以预定义概率包含正确类别。在本研究中，我们解决了基于带有噪声标签的验证集进行CP校准的问题。我们引入一种对标签噪声鲁棒的conformal得分。使用带噪声标签的数据和噪声水平估计无噪声 conformal 得分。在测试阶段使用无噪声得分来形成预测集。我们将所提出的算法应用于几个标准医学影像分类数据集。我们表明该方法在平均预测集大小方面以大幅优势超过当前方法，同时保持所需的覆盖率。
关键词
引用
@article{arxiv.2405.02648,
title = {A Conformal Prediction Score that is Robust to Label Noise},
author = {Coby Penso and Jacob Goldberger},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.02648},
year = {2024}
}