calibration techniques | BriefGPT

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用样本一致性校准大型语言模型
通过从多个随机抽样的模型生成的分布中导出确定度來提高大型语言模型 (LLM) 预测的准确度。在多个开放和闭源模型上进行广泛评估，结果表明基于一致性的校准方法优于现有的事后方法，并提供了选择适用于不同 LLMs 特性的合适一致性度量标准的实用
PDF5 months ago
EMNLP释放多语言编码器潜力：通过概率校准提升零射击性能
预训练的多语言编码器模型结合校准技术取得了显著的性能提升，适用于零样本多语言任务和语言探索，并且只需很少的训练样本即可获得额外的增强。
PDF9 months ago
张量基神经网络的应力表示：与 Finger-Rivlin-Ericksen 的替代配方
基于数据驱动的神经网络和经典表示定理的本构建模框架因其易于整合本构约束和卓越的泛化性能而受到广泛关注。本研究通过测试多种不同张量基生成器的模型，对有限变形情况下的高弹性材料进行建模，包括一些尚未探索使用与 Finger-Rivlin-Eri
PDFa year ago
RGB-D 和热传感器融合：系统文献综述
本文综述了 RGB-DT 多模态数据融合领域的最新研究进展，提供了细致的方法分类和技术评估，讨论了校准、热成像、三维重建以及特征和深度学习算法等方面，并探讨了该领域的挑战和未来发展方向。
PDFa year ago
ICLR如何评估分类器的校准性：在特定上下文可靠性定义下的分类器校准性评估
本文针对分类器标定的问题，提出以正确描述其应用背景为目的，开发更准确反映标定误差的更具表达力的度量标准；其中，基于期望标定误差的推广，提出了几种不同的度量标准，分别反映了针对不同的可靠性定义的标定误差；此外，基于这些不同的度量标准，作者对常
PDF2 years ago
SIGIR后验概率的重要性：在线广告神经预测的双适应校准
通过 AdaCalib 模型的双重适应方法，我们可以根据后验统计信息学习保序函数族，进行精细校准，并确保后验概率适合于校准的场值。实验证明，AdaCalib 在校准性能上获得了显著的提高，可在线部署并超越先前的方法。
PDF2 years ago
ECCV基于基础设施的多相机径向投影校准
本文提出一种基于基础设施的方法，通过分别对单个摄像机进行内部校准和用 3D 地图预建立的外部校准，从零开始完全校准多摄像机系统，并且在多种室内外场景中进行了广泛实验，结果表明我们的校准方法具有高准确性和鲁棒性。
PDF4 years ago