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Covariate Shifts

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  1. RESEARCH · CL_16091 ·

    新方法增强共形预测以实现鲁棒的不确定性量化

    两篇新的研究论文探讨了共形回归和预测的进展。第一篇论文介绍了 CLAPS,一种结合了学习到的输入相关噪声和最后一层认知不确定性的方法,以提高回归任务中的区间效率。第二篇论文提出了裁剪最小二乘重要性拟合 (CLISF),以解决在处理无界协变量偏移时加权共形预测的欠覆盖问题,并提供鲁棒性的理论保证。