稳定的共形预测集
本研究利用信息论来将符合预测与其他不确定性概念相联系，并证明了三种不同的方法来上界内在不确定性，同时通过符合预测和信息论不等式的组合，实现了两种直接有用的应用：（i）更规范和有效的符合训练目标，从头开始实现机器学习模型的端到端训练，（ii）将旁路信息纳入符合预测的自然机制。我们在集中式和联邦学习环境中进行了实证验证，并证明了我们的理论结果能够转化为流行的符合预测方法的低效性（平均预测集大小）。
May, 2024
通过建立基础预测器的泛化性能与条件概率预测集成信息量之间的理论连接，本研究推导了一个上界，以便理解条件概率预测集的平均大小对校准数据量、目标可靠性和基础预测器的泛化性能的依赖关系。通过简单的数值回归和分类任务验证了理论洞察的有效性。
Jan, 2024
使用最新的神经网络验证方法，基于 VRCP（可验证鲁棒性适应预测）框架，本文提出了一种新的方法，用于恢复在遭受对抗攻击时的预测覆盖率保证，并支持任意范数的扰动和回归任务，实验结果表明，在图像分类和强化学习环境的回归任务中，VRCP 方法达到了超过标称覆盖率的结果，并且比目前最先进的方法更高效且信息量更丰富。
May, 2024
提出了一种名为 MultiDimSPCI 的顺序 CP 方法，其基于多元响应构建预测区域，特别适用于非可交换的多元时间序列，实验证明 MultiDimSPCI 在广泛的多元时间序列上保持有效覆盖，并产生比 CP 和非 CP 基线更小的预测区域。
Mar, 2024
通过在设定的概率内构建小的预测集合，拟合预测集合可量化网络不确定性。本研究针对带有噪声标签的校准问题，引入了一种对标签噪声具有鲁棒性的拟合得分。通过使用带有噪声标签的数据和噪声水平估算出无噪声的拟合得分，并在测试阶段使用该得分形成预测集合。我们将该算法应用于几个标准医学图像分类数据集，发现我们的方法在预测集合的平均大小方面明显优于当前方法，同时保持所需的覆盖率。
May, 2024
通过使用物理信息的结构性因果模型 (PI-SCM) 来减小上界，我们验证了 PI-SCM 在置信水平和测试领域上对交通速度预测任务和多个真实世界数据集上的流行病传播任务的覆盖鲁棒性的提升。
Mar, 2024
本文关注条件保证的合拟合预测问题，并提出了采用从校准数据中学习的不确定性引导特征来改进预测集的条件有效性的分区学习合拟合预测（PLCP）框架。我们在理论上分析了 PLCP，并对无限和有限样本大小提供了条件保证。最后，我们在四个真实世界和人工合成数据集上的实验证明了 PLCP 在分类和回归场景中相对于最先进方法在覆盖率和长度方面的卓越表现。
Apr, 2024