サイズと条件付きカバレッジ間の最適なトレードオフを実現する集合予測のための凸損失関数

この記事は、集合予測用に設計された凸損失関数に関する研究を紹介しています。予測された集合のサイズと条件付きカバレッジの間の最適なバランスを達成することに焦点が当てられており、これは多くの予測タスクの重要な側面です。凸損失関数の使用は、トレーニング中の計算効率と収束の保証の点で潜在的な利点を示唆しています。この研究では、提案された損失関数の理論的特性を探求し、さまざまな集合予測ベンチマークでのパフォーマンスを評価する可能性があります。