PPI++: Efficient Prediction-Powered Inference

要約

私たちは PPI++ を紹介します。PPI++ は、小さなラベル付きデータセットと通常ははるかに大きな機械学習予測のデータセットに基づいて、推定と推論を行うための計算量の軽い方法論です。
この手法は利用可能な予測の品質に自動的に適応し、ラベル付きデータのみを使用して古典的な区間で常に改善される、あらゆる次元のパラメーターに対して、計算が容易な信頼セットを生成します。
PPI++ は、同じ問題設定をターゲットとする予測を利用した推論 (PPI) に基づいて構築されており、計算効率と統計効率が向上します。
実際の実験と合成実験により、提案された適応の利点が実証されます。

要約(オリジナル)

We present PPI++: a computationally lightweight methodology for estimation and inference based on a small labeled dataset and a typically much larger dataset of machine-learning predictions. The methods automatically adapt to the quality of available predictions, yielding easy-to-compute confidence sets — for parameters of any dimensionality — that always improve on classical intervals using only the labeled data. PPI++ builds on prediction-powered inference (PPI), which targets the same problem setting, improving its computational and statistical efficiency. Real and synthetic experiments demonstrate the benefits of the proposed adaptations.

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