深入实验和分析，提出了温度缩放法的简单有效性，可以解决现代神经网络中分类器的置信度校准问题。

Jun, 2017

深度神经模型校准在构建可靠的安全关键应用的人工智能系统中起着重要作用。本文回顾了最新的校准方法，并对它们进行了原理解析。

Aug, 2023

该论文研究了神经网络中置信度校准的问题，并提供了校准方法的经验比较，分析了可视化和标量测量评估模型置信度校准的不同方法，并对基于后处理或对训练进行更改的现代校准技术进行了评估，实验结果覆盖了各种数据集和模型，比较了不同标准下的校准方法。

Mar, 2023

本文提出了一种新的校准方法，旨在提高神经网络在医学领域图像分类任务中的不确定性量化能力，该方法基于期望校准误差作为量化神经网络不确定性的公共度量，可以作为辅助损失项轻松地集成到任何分类任务中，从而显著降低分类误差。

Sep, 2020

本文研究了深度神经网络模型校准方面的现有问题，并发现这类模型存在大量 “几乎确定” 置信度，导致常常过于自信。同时，文章提出可采用 Mixup 数据增强技术中的修改损失函数的方法来解决此类问题。

Jun, 2023

在医学图像分析领域，确保高准确性不仅是重要的，确保有良好校准的预测也至关重要。通过提供模型的确定性洞察，识别需要关注的情况并建立对其预测的信任，深度神经网络的置信度在可解释性方面起关键作用。我们进行了一项全面的实证研究，探索了不同训练方式下模型的性能和校准。研究揭示了权重分布和学习表示的相似性等因素与模型校准趋势的相关性，并强调将自监督学习方法融入医学图像分析中以改善性能和校准的优势。

Sep, 2023

本文通过最大实证研究来评估神经网络的概率校准和比较多种校准方法，并发现正则化方法在概率校准和锐度之间提供有利的权衡，而修正方法具有更好的概率校准。同时，我们还展示了分位数校准可以被视为一种特定的修正方法，并论证了修正方法的概率校准优势来自于有限样本覆盖的保障。

Jun, 2023

优化深度神经网络中的不确定性估计是安全关键应用中的一个重要问题。本文提出了利用准确度与不确定性之间的关系进行优化的方法，通过可微的 loss 函数来实现模型的不确定性校准，结果显示比现有的方法在大规模图像分类任务中表现的更好

Dec, 2020

使用贝叶斯神经网络进行预测可以直接模拟预测分布，在小数据组和表格数据中表现竞争力，并与校准神经网络进行比较。

Sep, 2022

我们提出了一种使用人工神经网络隐藏层提供的输入的降维表示进行局部重新校准的人工神经网络预测分布方法，通过仿真研究证明了我们的方法相对于其他方法具有良好的性能，并探索了基于网络的不同层进行校准定位的益处。最后，我们将我们提出的方法应用于钻石价格预测问题，证明了我们的方法在现实世界应用中提高预测和不确定性量化的潜力。

Mar, 2024