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prediction reliability
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基于预训练模型学习样本难度以实现可靠预测
本文提出了一个方法,即基于样本难度感知熵正则化,利用经过大规模训练的预先训练模型指导下游模型训练,并同时提高了准确性和不确定性校准的可靠预测,克服了现代神经网络的困难,这是一个未被充分探索的领域。
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a year ago
KDD
分类器和回归模型的可达集:(非) 鲁棒性分析和鲁棒训练
通过计算神经网络的可达集,提出了两种有效的方法来提高分类器和回归模型的健壮性和预测的可靠性。该原则适用于识别可靠和不可靠的预测的未标记输入,量化每个特征对预测的影响并计算特征排名。
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4 years ago
基于 bin 的温度缩放(BTS):通过简单的缩放技术提高置信度校准性能
本研究采用温度缩放方法构建精细的分组缩放以及采用验证样本增强方法,取得了各种深度卷积神经网络模型在多个数据集上的一致且优异的校准表现。
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5 years ago
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