「AI Drive」是由 PaperWeekly 和 biendata 共同發(fā)起的學(xué)術(shù)直播間，旨在幫助更多的青年學(xué)者宣傳其最新科研成果。我們一直認為，單向地輸出知識并不是一個最好的方式，而有效地反饋和交流可能會讓知識的傳播更加有意義，從而產(chǎn)生更大的價值。

本期 AI Drive，我們邀請到清華大學(xué)交叉信息研究院博士生滕佳燁，為大家在線解讀其發(fā)表于 ICML 2021 的最新工作：T-SCI: A Two-Stage Conformal Inference Algorithm with Guaranteed Coverage for Cox-MLP。對本期主題感興趣的小伙伴，7 月 20?日（周二）晚 7 點，我們準(zhǔn)時相約 PaperWeekly B 站直播間。

直播信息

在刪失數(shù)據(jù)中，我們只能得到生存時間的不完全信息，而不能得到生存時間的確切值。幸運的是，在線性假設(shè)下，人們可以使用 Cox 回歸等方法獲得生存時間的區(qū)間估計。然而，當(dāng)使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)放松線性假設(shè)時（如 Cox-MLP），該區(qū)間估計將失去理論保證。?

為了在沒有線性假設(shè)的情況下重新獲得有理論保證的區(qū)間估計，我們提出了兩種基于共形預(yù)測的算法。在第一個算法 WCCI 中，我們重新考慮加權(quán)共形預(yù)測，并引入一個新的基于部分似然的 score。而后我們提出了兩階段共形預(yù)測算法 T-SCI，其中我們在第一階段運行 WCCI，并應(yīng)用分位數(shù)共形推理來校準(zhǔn)第二階段的結(jié)果。理論分析表明，與 WCCI 相比，在較溫和的假設(shè)下，T-SCI 能夠得到幾乎完美的覆蓋保證。我們用不同的方法對模擬數(shù)據(jù)和真實數(shù)據(jù)進行實驗，從而驗證了我們的分析。

論文標(biāo)題：

T-SCI: A Two-Stage Conformal Inference Algorithm with Guaranteed Coverage for Cox-MLP

論文鏈接：

https://arxiv.org/abs/2103.04556

本次分享的具體內(nèi)容有：?

• 背景介紹：對 Cox-MLP 模型與共形預(yù)測的基本介紹

• 研究動機：對 T-SCI 算法的介紹

• 理論結(jié)果：為該算法提供理論上界與下界的保證

• 實驗結(jié)果：展示在模擬數(shù)據(jù)集與現(xiàn)實數(shù)據(jù)集中的實驗結(jié)果

• 工作總結(jié)：總結(jié)與展望

嘉賓介紹

?滕佳燁?/ 清華大學(xué)博士生?

滕佳燁，清華大學(xué)交叉信息研究院一年級博士生，導(dǎo)師為袁洋助理教授。主要研究方向是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)泛化理論，以及統(tǒng)計理論與機器學(xué)習(xí)的結(jié)合，包括因果推斷、共形預(yù)測等。

直播地址?& 交流群

本次直播將在 PaperWeekly B 站直播間進行，掃描下方海報二維碼或點擊閱讀原文即可免費觀看。線上分享結(jié)束后，嘉賓還將在直播交流群內(nèi)實時 QA，在 PaperWeekly 微信公眾號后臺回復(fù)「AI Drive」，即可獲取入群通道。

B 站直播間：

https://live.bilibili.com/14884511

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的今晚直播 | ICML 2021论文解读：基于Cox-MLP模型的二阶段共形预测的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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