有选择的学习：带动态正则化的鲁棒校准

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深度学习中的误校准问题是指预测的置信度与性能之间存在差异。我们提出一种叫做 Dynamic Regularization (DReg) 的方法，通过动态调整正则化以提高模型的可靠性，适应于超出模型能力范围的样本，在理论和实证分析中已证明其优于之前的方法。

深度学习中的误校准问题是指预测的置信度与性能之间存在差异。提出一种叫做Dynamic Regularization (DReg)的方法，通过动态调整正则化以提高模型的可靠性，适应于超出模型能力范围的样本，在理论和实证分析中已证明其优于之前的方法。

Dynamic Regularization 模型可靠性 正则 深度学习 误校准问题 超出模型能力范围
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