# 共形风险控制

在线保形风险控制此前默认每轮损失都能及时、无损地拿到，但真实系统里反馈会延迟，跟踪待定预测的容量也有限，部分反馈因此永久丢失。CA-OCRC 把“跟踪哪些轮、跟踪多久”和预测集构造放在一起设计：每轮抽一个随机代理延迟，容量允许就跟踪到反馈到达或代理延迟到期，再用两级逆概率加权补偿丢失的反馈。理论分析给出任意延迟与随机延迟下的风险界，并据此优化代理延迟分布；在优化设计下，容量只需随最大延迟对数增长，就能达到无限容量 OCRC 的收敛速率。

在线保形风险控制此前默认每轮损失都能及时、无损地拿到，但真实系统里反馈会延迟，跟踪待定预测的容量也有限，部分反馈因此永久丢失。CA-OCRC 把“跟踪哪些轮、跟踪多久”和预测集构造放在一起设计：每轮抽一个随机代理延迟，容量允许就跟踪到反馈到达或代理延迟到期，再用两级逆概率加权补偿丢失的反馈。理论分析给出任意延迟与随机延迟下的风险界，并据此优化代理延迟分布；在优化设计下，容量只需随最大延迟对数增长，就能达到无限容量 OCRC 的收敛速率。

医学与天文成像数据比自然图像大几个数量级，而肿瘤、星系等目标只占极小区域，量化、剪枝这类均匀压缩会同时压低这些关键区域的精度。Conformal Adaptation 先用低分辨率模型筛出候选区域，再用共形风险控制校准阈值，使被丢弃区域携带的真实信号质量在期望上不超过用户设定的比例，随后只对选中区域做稀疏细化。在脑肿瘤分割、头颈癌分割、钙成像脉冲率推断和星系通量场超分辨等任务上，该流程在保持相近精度的同时减少计算量，其中 VISTA3D 在纯 CPU 推理下取得最高 82.10 倍的浮点运算加速。

医学与天文成像数据比自然图像大几个数量级，而肿瘤、星系等目标只占极小区域，量化、剪枝这类均匀压缩会同时压低这些关键区域的精度。Conformal Adaptation 先用低分辨率模型筛出候选区域，再用共形风险控制校准阈值，使被丢弃区域携带的真实信号质量在期望上不超过用户设定的比例，随后只对选中区域做稀疏细化。在脑肿瘤分割、头颈癌分割、钙成像脉冲率推断和星系通量场超分辨等任务上，该流程在保持相近精度的同时减少计算量，其中 VISTA3D 在纯 CPU 推理下取得最高 82.10 倍的浮点运算加速。