언제든지 유효한 컨포멀 위험 제어

초록

본 논문은 캘리브레이션 데이터를 순차적으로 수집하면서도, 모든 시점에서 위험(오류) 수준이 사전 지정된 허용값 α 이하가 되도록 하는 “언제든지 유효한”(anytime‑valid) 컨포멀 예측 집합을 설계한다. 기존의 평균 위험 제어와 달리, 제안된 방법은 고확률(1‑δ) 하에 전체 시계열에 걸쳐 위험을 제어하고, 분포 이동 상황에서도 적용 가능함을 보인다. 또한 제시된 보정항이 최적임을 증명하고, 실험을 통해 실용성을 확인한다.

상세 분석

이 논문은 전통적인 스플릿 컨포멀 예측이 “데이터‑마진” 형태로 위험을 평균적으로만 제어한다는 한계를 지적한다. 즉, 고정된 캘리브레이션 샘플 크기 n에 대해 기대 위험 E