arXiv · Machine Learning· Lekun Wang, Jaidev Goel, Yulia R. Gel, Yao Xie·· 8 小时前AI 评分39
CF-SNN：面向单纯形复形的自适应不确定性量化框架
Adaptive Uncertainty Quantification on Simplicial Complexes with Conformalized Simplicial Neural Networks
AI 导读
研究提出共形化单纯形神经网络（CF-SNN），用于单纯形复形上的高阶关系数据预测，并为多个预测目标同时生成预测集。在温和假设下，该框架保证预测集达到用户指定的覆盖概率，并以高概率控制多个目标的实际错误覆盖比例。实验表明，CF-SNN 能在满足覆盖要求的同时生成规模较小、信息量较高的预测集。
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