Jun, 2024

多次校准后处理的必要性?

TL;DR该研究是第一项全面评估选定模型的多校准后处理在广泛标签、图像和语言数据集上的实用性,并总结了:(1)开箱即用的模型往往相对多校准且无需额外的后处理;(2)多校准后处理可以改善本质上无法校准的模型;(3)传统的校准度量有时会隐含地提供多校准度。此外,还总结了许多独立的观察结果,对实际应用多校准后处理在现实环境中具有实用性和有效性的情况可能有所帮助。