阈值感知共形路由减少仿真调用
原文标题：Threshold-Aware Conformal Routing
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论文研究由标量关注量是否越过固定阈值决定的决策场景，提出阈值感知共形路由（TACR）。该方法学习输入相关的区间尺度，使区间紧致性集中在决策边界附近，同时通过精确分裂共形校准保持无分布边际覆盖保证。在多个科学与工程数据集上，TACR 在相同覆盖目标下将仿真器调用相对标准共形预测减少 14%–75%。
- 问题
- 代理模型误差可能改变阈值决策，标准共形预测会浪费大量仿真调用。
- 方法
- 学习输入相关的区间尺度，使区间紧致性集中在决策边界附近，再做精确分裂共形校准。
- 结果
- 相同覆盖目标下仿真器调用减少14%–75%
- 影响
- 科学工程设计中可大幅降低昂贵仿真次数，同时保留决策正确性的覆盖保证。
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