論文の概要: Locally Adaptive Conformal Inference for Operator Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20975v1
• Date: Mon, 28 Jul 2025 16:37:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 16:23:58.207131
• Title: Locally Adaptive Conformal Inference for Operator Models
• Title（参考訳）: 演算子モデルに対する局所適応型等角的推論
• Authors: Trevor Harris, Yan Liu,
• Abstract要約: ニューラル演算子モデルに対する局所適応型分布自由不確実性定量化のための新しいフレームワークLSCI(Local Spectral Conformal Inference)を紹介する。 局所交換性の下では, 有限サンプルの限界被覆を近似的に証明し, 合成および実世界の演算子学習タスクにおいて適応性とカバレッジが顕著に向上したことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.733004127306194
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Operator models are regression algorithms for functional data and have become a key tool for emulating large-scale dynamical systems. Recent advances in deep neural operators have dramatically improved the accuracy and scalability of operator modeling, but lack an inherent notion of predictive uncertainty. We introduce Local Spectral Conformal Inference (LSCI), a new framework for locally adaptive, distribution-free uncertainty quantification for neural operator models. LSCI uses projection-based depth scoring and localized conformal inference to generate function-valued prediction sets with statistical guarantees. We prove approximate finite-sample marginal coverage under local exchangeability, and demonstrate significant gains in adaptivity and coverage across synthetic and real-world operator learning tasks.
• Abstract（参考訳）: 演算子モデルは関数データの回帰アルゴリズムであり、大規模力学系をエミュレートするための重要なツールとなっている。 ディープ・ニューラル演算子の最近の進歩は、演算子モデリングの精度とスケーラビリティを劇的に向上させたが、予測の不確実性という固有の概念は欠如している。 ニューラル演算子モデルに対する局所適応型分布自由不確実性定量化のための新しいフレームワークLSCI(Local Spectral Conformal Inference)を紹介する。 LSCIはプロジェクションに基づく深度評価と局所等角推論を用いて統計的保証付き関数値予測セットを生成する。 局所交換性の下では, 有限サンプルの限界被覆を近似的に証明し, 合成および実世界の演算子学習タスクにおいて適応性とカバレッジが顕著に向上したことを示す。

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