研究人员开发了共形预测的新方法，这是一种用于机器学习中不确定性量化的技术。第一种方法利用可微分的非一致性分数在输出空间上创建流，从而能够高效地采样共形边界并生成预测分布。第二种方法通过引入分支归一化流（BNF）来解决分布偏移问题，BNF 将测试输入归一化以匹配校准分布，并转换预测集以保持条件覆盖保证。 AI
影响 共形预测的这些进展可以通过提供更准确的不确定性估计来提高关键应用中 AI 系统的可靠性。
排序理由 两篇 arXiv 论文介绍了共形预测的新方法，重点关注不确定性量化和分布偏移下的鲁棒性。
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