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conformal calibration
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新的CertDW方法提供认证数据集所有权验证
研究人员开发了CertDW，一种用于验证深度神经网络中数据集所有权的新颖方法。该方法使用一致性校准来确保即使模型受到恶意攻击或扰动时也能进行可靠的验证。CertDW引入了主概率和水印鲁棒性等统计指标来评估模型在良性和带水印样本上的预测稳定性，并提供针对自适应攻击的可证明认证条件。
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新方法提高了多模态回归在数据缺失情况下的可靠性
研究人员开发了一种名为“模态感知共形校准”的新方法，以提高多模态回归模型在处理缺失或冲突数据源时的可靠性。该方法使用一个校准层，为每种模态训练单独的预测器，并计算一个不一致分数。然后，该分数用于调整预测区间，方法是重新分配跨示例的宽度，或按模态可用性定义的组内分层预测。在四个数据集上的实验表明，该方法在预测区间准确性和宽度方面与现有基线相当或有所改进，同时在缺失模态的情况下也恢复了显著的覆盖率。