English(EN) Black-Box Assisted Regression: Phase Transitions and Minimax Optimality

新的回归方法以安全保证改进基础模型预测

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-06-24 12:11

研究人员开发了一种新的黑盒辅助回归方法，该方法解决了使用基础模型作为固定预测器的局限性。提出的安全残差估计器在初始预测器周围学习一个修正，确保其性能不劣于原始模型。在合成数据和 CIFAR-100、AG News 等真实世界数据集上的实验证明了该方法在平衡预测准确性与安全性方面的有效性。 AI

影响这项研究提供了一种方法，通过确保预测不劣于原始模型来提高基础模型在下游任务中的可靠性。

排序理由该集群包含一篇详细介绍新回归方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。我们如何撰写摘要 →

报道来源 [1]

arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Yan Zhou · 2026-06-24 12:11

Black-Box Assisted Regression: Phase Transitions and Minimax Optimality

Foundation models are often used as fixed black-box predictors for downstream tasks with limited labeled data, but their predictions may be biased and unsafe to trust blindly. We study this setting through black-box assisted nonparametric regression: a learner observes labeled sa…