arXiv · Machine Learning· Fangyuan Lin, Noah Krever, Jakub \v{C}ern\'y, Lily Xu·· 13 小时前AI 评分41
ATLAS 框架：并非所有错标都同等重要——利用置信序列进行高效任务感知审计
Not All Mislabels Are Equal: Efficient Task-Aware Auditing with Confidence Sequences
AI 导读
ATLAS 框架将 anytime-valid inference 与任务感知的自适应审计策略结合，按标签不确定性及修正对下游评分的影响确定检查优先级。在线性评分中，该方法在肯尼亚生物多样性数据和 CIFAR-10N 基准上，以 ±2 个百分点精度分别减少 24% 和 11% 的审计次数；对 Hill-Shannon 多样性评分则减少 36%。
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