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实体 Branched Normalizing Flow

Branched Normalizing Flow

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  1. RESEARCH · CL_16072 ·

    新方法增强了用于不确定性量化的共形预测

    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。