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conformal prediction framework
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神经天气模型的有效误差条形图确定
该研究论文讨论了神经天气模型作为物理模型的低成本、准确的替代方案,并提出了一种后处理方法 —— 符合预测框架,用于量化模型的预测不确定性,求得所有变量、导向期和空间位置的校准误差界限,并证明了该框架在北欧地区的有限区域神经天气模型以及确定性
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14 days ago
惩罚式逆概率度量在符合性分类中的应用
通过引入 Penalized Inverse Probability (PIP) 和其正则化版本 RePIP 的非共形评分方式,该研究提出了一种可以同时优化效率和信息性的算法,通过农业机器人中作物和杂草图像分类任务的玩具示例和实证结果,展示
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21 days ago
具有统计质量保证的调整数据合成
通过引入一种基于置信度的数据合成算法,该算法通过对 Conformal Prediction 框架进行新的扩展,为模型输出提供统计置信度保证,并通过理论证明和对五个基准数据集的广泛实证评估来支持我们的算法。在面对低样本数、类别不均衡、不可分
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7 months ago
多用户环境中的符合性预测评估
在多用户设置中,我们评估了共形预测框架,并通过使用不同的评估策略进行了大量实验,发现在共形性能指标方面存在显著差异。同时,我们提出了基于矩阵、图表和图形的多个可视化方法来捕捉预测集的不同方面。
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7 months ago
作物和杂草分类的组条件确认预测:基于分位数回归校准
基于深度学习的精准农业系统中,缺乏对高度复杂、不透明和不确定的模型的用户信任是自动化解决方案被采纳的一大障碍。本文介绍了一种提供对任何黑盒预测机器的预测性能进行有效统计保证的符合预测框架,应用于实际环境中的深度视觉分类问题。同时介绍了针对不
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10 months ago
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