在线共形校准用于RL驱动硬件感知NAS
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在线共形校准用于RL驱动硬件感知NAS
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AI 综述
Pedro Brandimarte 等作者提交论文，提出用在线反馈控制替代一次性分位数估计，为 RL 驱动的硬件感知 NAS 恢复可控覆盖率。 论文称，该方法采用 Adaptive Conformal Inference 及其免调参、局部自适应和分组条件变体，对任意序列都能单调、可复现地达到设定的目标覆盖率。
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最新进展10月5日 12:00
面向 RL 驱动硬件感知 NAS 的可控覆盖率在线保形校准报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月5日
- arXiv：cs.LG面向 RL 驱动硬件感知 NAS 的可控覆盖率在线保形校准
研究用在线反馈控制（Adaptive Conformal Inference 及其免调参、局部自适应、分组条件变体）替代一次性分位数估计，为 RL 驱动的硬件感知 NAS 恢复可控覆盖率。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。