arXiv cs.AI· Guangtao Zhang, Haonan Wu, Junxuan Gao, Zhengyang Liu, Zhaoxi Zeng, Zhihao Li, Jianguo Huang, Zhiqiang Liu·· 11 小时前AI 评分34
CARM:面向可靠科学超分辨率的共形自适应风险掩膜框架
CARM: Conformal Adaptive Risk Masking for Reliable Scientific Super-Resolution
AI 导读
研究人员提出 CARM 统计框架,通过在线聚合多专家阈值提议,在时域分布偏移下实现科学超分辨率(SR)的自适应空间风险控制。该方法兼容任何提供空间不确定性评分的 SR 模型,且理论证明时间平均风险以 O(1/T) 速率收敛至最多 α。在南海叶绿素-a 测试流中,CARM 在 α=0.10 下将经验违例率从 43.49% 降至 9.38%。
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