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Audited Conformal Prediction

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  1. RESEARCH · CL_93720 ·

    新的经审计的保形预测方法增强了模型可靠性

    研究人员推出了一种新颖的方法——经审计的保形预测（ACP），旨在提高分类模型在面对未知分布偏移时的不确定性量化能力。ACP 利用一个小型目标数据集来训练一个辅助模型，该模型可以识别预训练模型潜在的故障。通过将此审计模型集成到保形预测框架中，ACP 旨在提供具有保证的边际覆盖率和增强的条件覆盖率的预测集。