一篇新发表在arXiv上的研究论文探讨了地理空间基础模型（GeoFMs）的校准和分布变化敏感性。研究发现，标准的基于准确性的排名不足以评估GeoFMs，因为它们在各种分布变化下的性能和置信度会显著下降。研究表明，虽然在干净准确性或校准方面，经过地球观测（EO）预训练的模型并不优于经过ImageNet预训练的模型，但它们在分布变化下往往会变得更加过度自信。该论文提倡更全面的评估协议，包括多种条件和指标，以更好地评估GeoFM的进展和实际部署的准备情况。 AI
影响 强调了在实际应用中，基础模型需要超越简单准确性的更鲁棒的评估指标。
排序理由 发表在arXiv上的研究论文，详细介绍了模型评估方法。 [lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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