Predicción Conformal Localizada para Clasificación de Imágenes con VLMs

La cuantificación de incertidumbre es un aspecto crítico en los sistemas de inteligencia artificial modernos, especialmente cuando se aplican a tareas de clasificación de imágenes. Los modelos de visión y lenguaje (VLMs) han demostrado un rendimiento impresionante, pero la fiabilidad de sus predicciones sigue siendo un desafío. La predicción conformal es una técnica que ofrece garantías de cobertura marginal, pero lograr cobertura condicional completa es teóricamente imposible. Recientemente, variantes localizadas han intentado aproximar este comportamiento ajustando los conjuntos de predicción según la similitud entre las muestras de prueba y las de calibración. En el contexto de VLMs, el uso directo de la similitud coseno entre características visuales no resulta suficiente; sin embargo, una transformación no lineal de estas similitudes puede reducir significativamente el tamaño medio de los conjuntos sin perder las garantías marginales. Este avance tiene implicaciones directas para el desarrollo de aplicaciones a medida en visión artificial, donde la confianza en las predicciones es fundamental.

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