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ECE 的缺陷程度如何？一种基于 Logit 平滑的分析
模型标定程度的度量方法之一是期望标定误差（ECE），但 ECE 在实践中存在不连续性问题。本研究通过分析 ECE 的不连续性，提出了一种连续且易于估计的标定误差度量指标 LS-ECE，并通过对预训练图像分类模型的实验表明，ECE 的理论缺陷
PDF5 months ago
Prompt Generate Train（PGT）: 一种少样本领域自适应、对齐和不确定性校准框架，用于增强式生成器（RAG）模型在特定领域开放式书籍问答中的应用
本研究提出了 Prompt，Generate，Train（PGT）框架，用于高效开发基于收集的文本文档的生成式问答模型，并利用监督微调和强化学习方法构建出一个与 GPT-4 类似的生成式 QA 模型。
PDFa year ago
AAAI公平连续定向扩充：用于群体公平的方法
本文提出了一种名为 Fair-CDA 的方法，通过利用特征分离和组间过渡路径的正则化，从而实现细粒度数据增强与公平性约束并存，并引入一个校准模型以提高准确率。实验证明该方法在精度和公平性方面均具有很好的泛化能力，并在 Adult，Celeb
PDFa year ago
面向长尾视觉识别的校准模型
提出了两种新方法，一种是平衡取向的数据增强（Uniform Mixup），另一种是基于贝叶斯理论的 Bayes Bias，并通过理论和实验证明，这两种方法能够确保分类校准和提高性能。
PDF3 years ago
基于校准的模型驱动深度强化学习
探索了模型强化学习需要哪些不确定性，论证了好的不确定性必须具有校准性，并描述了一种简单的方法来增强任何模型强化学习代理程序，并表明通过校准模型，可以一致地提高规划、样本复杂度和探索能力，该方法在 HalfCheetah MuJoCo 任务中
PDF5 years ago