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predictive confidence
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多模态学习的校准
该文介绍了多模态机器学习在可靠性方面的问题，通过对当前分类方法进行实证研究发现算法的可靠预测能力存在问题，因此提出了一个新的正则化技术：Calibrating Multimodal Learning 来解决问题并提高性能.
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a year ago
知识设计：通过知识改进推动蛋白质设计的极限
本研究提出了基于预训练模型和知识感知模块的蛋白质设计方法，在 CATH、TS50 和 TS500 数据集上比以前的 PiFold 方法提高了约 9% 的性能，实现了 60% 以上的恢复率，并通过额外的分析证明了该方法的有效性。
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a year ago
信任，但请验证：使用自监督探究来提高可信度
本文介绍了一种新的自我监督探测方法，该方法能够检查和减轻训练模型的过度置信问题，从而提高其可信度。此方法在信任相关任务 (误分类检测、校准和超出分布检测) 中得到了广泛验证和应用。
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a year ago
探索自然语言处理中的预测不确定性和校准：对方法和数据稀缺性影响的研究
研究在从低资源语言中采样的数据集上训练模型的情况下，通过多种方法评估和分析神经分类器的预测置信度，发现尽管使用预训练模型和集成模型可以获得最佳结果，但数据集规模增大时不确定性估计的质量可能会受到影响。对序列不确定性进行了定性分析，发现模型的
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2 years ago
利用密度建模在深度神经网络中进行置信度估计
本文提出了一种基于密度建模的新型置信度度量方法，用以解决 State-of-the-art Deep Neural Networks 存在的小量对抗噪音引起高置信度预测不正确问题，并验证其在图像失真、随机噪声和对抗噪声等方面具有鲁棒性，相比
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7 years ago
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