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实体 Ordinal loss for Calibration and Unimodality

Ordinal loss for Calibration and Unimodality

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  1. TOOL · CL_204091 ·

    新的ORCU损失统一了深度神经网络的校准和单峰性

    研究人员引入了一种名为序数校准和单峰性损失(ORCU)的新方法,以解决深度神经网络中过度自信和校准不准确的预测问题,特别是在序数分类任务中。ORCU将距离感知软编码与序数感知对数障碍扩展相结合,旨在提高置信度校准,同时不牺牲准确性或需要架构更改。ORCU在四个基准测试中进行了测试,据报道在校准方面取得了最先进的成果,并为评估该领域的损失函数建立了一个新的可复现基准。