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Jun, 2024
重点校准：受限温度缩放
Calibrating Where It Matters: Constrained Temperature Scaling
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Stephen McKenna, Jacob Carse
TL;DR
我们研究了用于诊断决策的卷积分类器的校准问题。临床决策者可以使用校准后的分类器来最小化在其成本函数下的期望成本。在训练时，这样的函数通常是未知的。如果最小化期望成本是主要目标，算法应该侧重于调整概率单纯形中影响决策的区域的校准。我们给出一个例子，修改温度标定校准，并通过使用训练用于分类皮肤镜图像的卷积神经网络演示了改进的校准。
Abstract
We consider
calibration
of
convolutional classifiers
for
diagnostic decision making
. Clinical decision makers can use calibrated classifie
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