本文提出了一种基于元学习范式的公式化算法，用于在训练数据有限的情况下进行一致性预测，能够在保持理想边际效应的同时，大幅缩小预测集，该算法具有通用性，适用于自然语言处理、计算机视觉和药物发现等多个领域的少样本分类和回归任务。

Feb, 2021

这篇论文介绍了一种在在线环境中通过投票将多个算法的预测集合结合起来的方法，从而解决了在 conformal prediction 中的模型选择和 / 或聚合问题。

Mar, 2024

我们开发了一种方法，用于生成预测集，其覆盖率在训练数据中存在缺失或噪声变量等损坏情况下是健壮的。我们的方法基于符合性预测，这是一种强大的框架，用于构建在独立同分布假设下有效的预测集。重要的是，简单地应用符合性预测在这种情况下不能提供可靠的预测，因为由损坏引起的分布偏移。为了考虑到分布偏移，我们假设可以访问特权信息（PI）。特权信息被形式化为解释分布偏移的附加特征，然而，它们仅在训练期间可用，在测试时不可用。我们通过引入一种新的加权符合性预测的广义方法来解决这个问题，并支持我们的方法具有理论上的覆盖率保证。在真实数据集和合成数据集上的实证实验表明，我们的方法实现了有效的覆盖率，并构建了比现有方法更具信息性的预测，这些方法不受理论保证支持。

Jun, 2024

本文提出了基于特征空间的符合性预测方法，利用深度学习的归纳偏差将该方法扩展到语义特征空间，从理论上证明其在温和假设下优于传统方法，并且结合不仅限于普通的符合性预测算法，还可以与其他自适应符合性预测方法结合，从现有的预测推断 benchmark 以及 ImageNet 分类和 Cityscapes 图像分割等大规模任务的实验中证明了该方法的最佳性能。

Oct, 2022

该论文介绍了通过使用过去的经验来确定新预测的置信水平的改造预测方法，该方法可以应用于任何生成标签预测的方法，并且包括一些数值示例。

Jun, 2007

本文探讨了如何利用符合性预测相结合的深度学习方法，提高医学影像技术在医学决策中的透明性和可靠性，并在皮肤病例分类方面进行了实证研究，认为在患者肤色差异方面可适当改进符合性预测模型。同时，对比了其与认知不确定性的差异。

Sep, 2021

将回归转化为分类问题，并使用分类的合作预测，以获取回归的合作预测集。

Apr, 2024

本文提出了一种称为聚类置信预测的方法，该方法通过聚类类，将具有 “相似” 信心得分的类聚合在一起，然后在聚类水平上执行置信预测，进行分类问题中的更强的置信度验证，应用于多分类图像数据集中表现更加优秀。

Jun, 2023

通过优化参数化形状模板函数的方法，我们提出了一种能够产生多模态预测区域的非一致性评分函数，使得每个区域是凸的、易于在后续任务中引入的实用预测区域，主要适用于监督学习任务，本研究以时间序列预测为例，可应用于 F16 战斗机和自动驾驶车辆等案例研究，预测区域面积可减少高达 68%。

Dec, 2023

为了评估机器学习模型单个预测的可信度，我们建立和测试了多视角和单视角的异构传感器融合的模型，这些模型基于相合预测框架，提供了理论上的边际置信保证。通过全面实验，我们证明了多视角模型不仅在准确性性能度量方面（已在多个之前的工作中显示），而且在提供不确定性估计的相合度量方面，比单视角模型表现更好。

Feb, 2024