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Tristan Kirscher
Tristan Kirscher
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新研究强调语义分割中的校准问题
研究人员发现，在应用于语义分割任务时，事后校准方法存在结构性问题。研究强调，一些标准的校准技术对模型logit中的任意常数偏移敏感，导致结果不一致。此外，由于与模型训练期间使用的特定任务指标不匹配，使用基于似然的目标来拟合校准的常见做法会降低分割图的质量。该论文提出了一种平移不变且保持决策的校准变体，该变体可在各种基准测试中提高校准指标并防止分割性能下降。
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研究论文区分了用于人工智能不确定性的交叉验证与深度集成
一篇题为“折叠中的迷失”的新研究论文强调了人工智能研究中关于医学图像分割不确定性估计的一个普遍误解。研究表明，使用K折交叉验证（CV）来形成集成模型，通常被错误地标记为深度集成（DE），这可能导致对不确定性的不准确解读。研究发现，使用相同训练数据但不同随机种子的DE更适合故障检测等可靠性任务，而CV集成模型更适合建模模糊性。