Conformal Risk Control
Auteurs : Anastasios N. Angelopoulos, Stephen Bates, Adam Fisch, Lihua Lei, Tal Schuster
Résumé : We extend conformal prediction to control the expected value of any monotone loss function. The algorithm generalizes split conformal prediction together with its coverage guarantee. Like conformal prediction, the conformal risk control procedure is tight up to an $\mathcal{O}(1/n)$ factor. Worked examples from computer vision and natural language processing demonstrate the usage of our algorithm to bound the false negative rate, graph distance, and token-level F1-score.
Outils pour cet article
Posez des questions sur cet article à notre assistant IA
Vous pouvez aussi discutez avec plusieurs papiers à la fois ici.
⚠La licence de l'article ne nous permet pas de nous appuyer sur son contenu et l'assistant IA ne peut se servir que des métadonnées de l'article plutôt que de l'article complet.
Le résumé précédent a été créé il y a plus d'un an et peut être réexécuté (si nécessaire) en cliquant sur le bouton Exécuter ci-dessous.
⚠La licence de cet article spécifique ne nous permet pas de nous appuyer sur son contenu et les outils de synthèse seront exécutés en utilisant les métadonnées de l'article plutôt que l'article complet. Cependant, l'outil produira quand même un bon résultat, et vous pouvez également essayer nos outils sur des papiers avec des licences plus ouvertes.
Articles similaires résumés avec nos outils d'IA
Naviguez à travers encore plus d'articles similaires en utilisant une
représentation arborescenteRecherchez des articles similaires (en version bêta)
Nous comparons le titre et le résumé avec les articles indexés dans notre base. Pour les articles arXiv, la recherche porte sur la même catégorie ; pour les DOI et les autres sources, elle couvre toutes les sources et disciplines. Vous pouvez la relancer à mesure que notre base s’enrichit.
Avertissement : Notre outil de synthèse basé sur l'IA et l'assistant virtuel fournis sur ce site Web peuvent ne pas toujours fournir des résumés complets ou des réponses exactes. Nous vous encourageons à examiner attentivement et à évaluer le contenu généré pour vous assurer de sa qualité et de sa pertinence par rapport à vos besoins.