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做网站公司哪家强,中国最新军事新闻50字,j2ee网站开发开题报告,增加网站和接入备案吗Extending Temperature Scaling with Homogenizing Maps 扩展温度缩放技术#xff1a;同质化映射 Christopher Qian, Feng Liang, Jason Adams; 26(161):1−46, 2025. 摘要 随着机器学习模型变得越来越复杂#xff0c;校准不佳严重限制了其预测的可靠性。温度缩放通过学习一个…Extending Temperature Scaling with Homogenizing Maps扩展温度缩放技术同质化映射Christopher Qian, Feng Liang, Jason Adams; 26(161):1−46, 2025.摘要随着机器学习模型变得越来越复杂校准不佳严重限制了其预测的可靠性。温度缩放通过学习一个单一的温度参数来缩放输出的逻辑值尽管方法简单但它仍然是最有效的后处理重新校准方法之一。我们识别了温度缩放的一个关键属性它以我们称之为“同质化”的方式增加了预测的不确定性并提议从一个满足此属性的更大函数类中学习最优的重新校准映射。我们证明了我们的方法在校准和分布外检测方面均优于温度缩放。此外我们将我们的方法学和实验评估扩展到贝叶斯设置下的重新校准。[abs][pdf][bib] [code]© JMLR 2025. (edit, beta)更多精彩内容 请关注我的个人公众号 公众号办公AI智能小助手或者 我的个人博客 https://blog.qife122.com/对网络安全、黑客技术感兴趣的朋友可以关注我的安全公众号网络安全技术点滴分享