Conformal prediction (CP) is a framework to quantify uncertainty of machine learning classifiers including deep neural networks. Given a testing example and a trained classifier, CP produces a prediction set of candidate labels with a user-specified coverage (i.e., true class label is contained with high probability). Almost all the existing work on CP assumes clean testing data and there is not much known about the robustness of CP algorithms w.r.t natural/adversarial perturbations to testing examples. This paper studies the problem of probabilistically robust conformal prediction (PRCP) which ensures robustness to most perturbations around clean input examples. PRCP generalizes the standard CP (cannot handle perturbations) and adversarially robust CP (ensures robustness w.r.t worst-case perturbations) to achieve better trade-offs between nominal performance and robustness. We propose a novel adaptive PRCP (aPRCP) algorithm to achieve probabilistically robust coverage. The key idea behind aPRCP is to determine two parallel thresholds, one for data samples and another one for the perturbations on data (aka "quantile-of-quantile" design). We provide theoretical analysis to show that aPRCP algorithm achieves robust coverage. Our experiments on CIFAR-10, CIFAR-100, and ImageNet datasets using deep neural networks demonstrate that aPRCP achieves better trade-offs than state-of-the-art CP and adversarially robust CP algorithms.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

IJCAI2022《对抗序列决策》教程,164页ppt
专知会员服务
45+阅读 · 2022年7月27日
专知会员服务
126+阅读 · 2021年6月18日
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
143+阅读 · 2020年7月6日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
知识图谱最新研究综述
深度学习自然语言处理
45+阅读 · 2020年6月14日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年9月15日
Recent advances in deep learning theory
Arxiv
50+阅读 · 2020年12月20日
VIP会员
相关资讯
知识图谱最新研究综述
深度学习自然语言处理
45+阅读 · 2020年6月14日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员