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classifier calibration
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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
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2 years ago
ICCV
明确学习和校准进行增量化通用少样本学习而无遗忘
本论文提出了一个三阶段框架来解决 Few-shot 学习中的挑战，包括学习新类别，避免基类的灾难性遗忘以及横跨新基类的分类器校准，通过在图像和视频少样本分类的四个基准数据集上的实验证明该框架达到了最先进的结果。
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3 years ago
无畏异质性：针对非独立同分布数据的联合学习分类器校准
本文介绍了研究人员如何通过实验分析不同层学习的表示来填补数据异质性影响深度分类模型每一层次的深度理解的空白，并提出了一种称为具有虚拟表示的分类器校准（CCVR）的新方法，该方法通过从近似高斯混合模型中采样虚拟表示来调整分类器。实验结果表明，
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3 years ago
标签偏移估计的统一视角
研究标签移位问题下，使用 moment-matching 方法通过混淆矩阵来估算标签边际分布并提供可解释的误差界限，同时介绍了 MLLS 方法，并提出了一种统一方法来比较两种方法，并将 MLLS 的有限样本误差分解成反映误差估计和标签错误率
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4 years ago
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