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E-values
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新的 P2E 校准器提高了共形预测的效率
研究人员开发了一种将共形 p 值转换为 e 值的新方法，解决了现有方法的局限性。这种新颖的 P2E 校准器可确保预测集保持不变，同时可能提高统计效率。该新技术已被证明可以满足覆盖率保证，并提高交叉共形预测和共形聚合等应用中的效率，为不确定性量化开辟了新途径。
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新研究推进机器学习中的差分隐私以适应和测试
研究人员正在开发新的方法来确保机器学习任务中的差分隐私，特别是在假设检验和测试时自适应方面。一篇论文介绍了流行的测试时自适应技术的差分隐私版本，表明它们可以在保护用户数据的同时保持准确性。另一项研究侧重于使用 e-值的差分隐私假设检验的最优率，提供了与理论界限相匹配并优于现有方法的算法。第三篇论文在高斯差分隐私下提出了近乎最优的简单假设和似然比假设的隐私检验，即使在数据量有限和隐私预算有限的情况下也表现出强大的性能。