calibration method | BriefGPT

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ACL超越性能：量化和减轻 LLMs 中的标签偏差
通过评估不同方法对模型预测中的标签偏倚进行量化研究，我们提出了一种专门用于少样本提示的新型标签偏倚校准方法，其在提高性能和减轻标签偏倚方面优于最近的校准方法。我们的结果强调大型语言模型中标签偏倚对其可靠性的影响。
PDF2 months ago
适当校准误差的一致且渐近无偏估计
提出了一种方法，可以一致且渐近无偏地估计所有适当的校准误差和改进术语，并验证了所提估计器的所述特性，并建议后续校准方法的选择应由所关注的特定校准误差决定。
PDF7 months ago
可微分光线追踪学习无线电环境
用可微分参数化的材料特性、散射和天线模式结合可微分光线追踪的梯度校准方法，以训练可训练的参数来计算具有准确场景几何和材料特性的渠道脉冲响应。
PDF7 months ago
基于不确定性引导的不均衡社会事件检测的边界学习
提出了一种新颖的基于不确定性引导的类别不平衡学习框架（UCL_SED）及其变体（UCL-EC_SED），用于不平衡社交事件检测任务，通过增强模型对不确定类别的泛化能力来改进整体模型性能。在实验中，模型在几乎所有类别中，特别是那些不确定的类别
PDF8 months ago
利用 ATSFace 数据进行多模态欺骗检测的 LoRA 样式校准
通过注意力感知神经网络和多模态融合策略，我们提出的方法在视频数据中准确地检测和阐明欺骗行为，进一步使用低秩适应方法进行个体欺骗检测准确率的提高。
PDF10 months ago
ICCV利用文本监督进行参考图像分割
我们提出了一种新颖的弱监督引用图像分割 (RIS) 框架，通过将目标定位问题在分类过程中进行正负文本表达的区分来利用 RIS 中已有的引用文本提供的信息来定位目标物体。我们的框架具有三个主要创新点：借助双向提示方法协调视觉和语言特征之间的域
PDF10 months ago
ICML在线平台缩放与校准
我们提出了一种名为在线 Platt 校准的后处理校准方法，它将 Platt 校准技术与在线逻辑回归相结合。我们证明 OPS 在连续分布漂移的 i.i.d. 和 non-i.i.d. 场景下能够平滑适应。同时，我们在最优 Platt 校准模型
PDFa year ago
ACL上下文学习的可区分性校准
本文提出了一种基于特征转换、超球面嵌入和粗粒度到细粒度度量学习策略的校准方法，以提高模型在含有细粒度分类标签的文本分类任务中的表现。实验证实了该方法的有效性。
PDFa year ago
用于分类的非参数校准
提出了一种调整分类器置信度估计的方法，使其接近正确分类的概率，该方法利用了潜在高斯过程的非参数表示，并针对多类分类进行了特别设计，适用于任何输出置信度估计的分类器，不限于神经网络，实验证明其性能强。
PDF5 years ago
ECCV广义零样本学习在野外物体识别中的实证研究与分析
本文提出可以解决识别来自已知类别与未知类别的图像的冲突的校准方法，探讨了零样本学习的 generalized zero-shot learning 的问题，并提出了评估模型性能的评价指标。研究结果表明当前模型表现与理想语义嵌入间的差异，强调
PDF8 years ago
使用一组近似等距回归模型进行二元分类器校准
本文提出了一种名为 extit {ensemble of near isotonic regression} (ENIR) 的新型非参数校准方法，它能够扩展二元分类器输出校准的方法，并着重解决了在使用等单调回归的校准中存在的预测单调性假设
PDF9 years ago