TACR：阈值感知共形路由减少模拟器调用

Shiwei Tan、Huzefa Rangwala 和 Danielle C. Maddix 发表论文，提出阈值感知共形路由方法 TACR。该方法学习随输入变化的区间尺度，把共形区间的紧致性集中在决策边界附近，在保持分布无关边际覆盖的同时减少模拟器调用，论文称可减少 14% 至 75% 的模拟器调用。 TACR 面向的是用共形预测决定是否调用模拟器的路由场景：区间越紧，越容易在边界附近直接作出判断而不必调用模拟器。论文给出的覆盖保证是分布无关的边际覆盖，减少调用幅度的说法来自作者。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。