Conformal Distributed Remote Inference in Sensor Networks Under Reliability and Communication Constraints

要約

このホワイトペーパーでは、通信制約の下でのセンサーネットワークの新しい意思決定フレームワークであるコミュニケーションが制限されている分散コンフォーマルリスク制御（CD-CRC）フレームワークを紹介します。
セグメンテーションなどのマルチラベル分類の問題をターゲットにするCD-CRCは、通信容量の制限を順守しながら、ターゲットの偽陰性率（FNR）を確保することを目的として、重要なラベルを特定するために使用されるローカルおよびグローバルなしきい値を動的に調整します。
CD-CRCは、さまざまなセンサーの観測の相対的な品質を推定するために、オンライン指数勾配降下に基づいており、ローカルおよびグローバルなしきい値を制御するメカニズムとしてオンラインコンフォーマルリスク制御（CRC）を推定します。
CD-CRCは、FNRと通信オーバーヘッドに関して決定論的な最悪のパフォーマンス保証を提供することが証明されていますが、偽陽性率（FPR）の後悔のパフォーマンスは、キーハイパーパラメーターの関数として特徴付けられます。
シミュレーション結果は、特に通信リソースに制約のある環境で、CD-CRCの有効性を強調しているため、分散センサーネットワークのパフォーマンスと信頼性を高めるための貴重なツールになります。

要約(オリジナル)

This paper presents communication-constrained distributed conformal risk control (CD-CRC) framework, a novel decision-making framework for sensor networks under communication constraints. Targeting multi-label classification problems, such as segmentation, CD-CRC dynamically adjusts local and global thresholds used to identify significant labels with the goal of ensuring a target false negative rate (FNR), while adhering to communication capacity limits. CD-CRC builds on online exponentiated gradient descent to estimate the relative quality of the observations of different sensors, and on online conformal risk control (CRC) as a mechanism to control local and global thresholds. CD-CRC is proved to offer deterministic worst-case performance guarantees in terms of FNR and communication overhead, while the regret performance in terms of false positive rate (FPR) is characterized as a function of the key hyperparameters. Simulation results highlight the effectiveness of CD-CRC, particularly in communication resource-constrained environments, making it a valuable tool for enhancing the performance and reliability of distributed sensor networks.

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