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给予非标记数据的几乎免费提升：改进深度集成校准
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种使用未标记数据改进深度集成模型校准的方法，能够在小训练数据情况下获得低负对数似然和高集成的多样性。实验证明，该方法在多样性和校准能力上表现更好。
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关键要点
- 该文介绍了一种改进深度集成模型校准的方法，使用未标记数据。
- 该方法在小训练数据情况下能够获得低负对数似然和高集成多样性。
- 理论分析表明，该方法在测试样本上表现优越。
- 实验证明，在小训练集规模下，该方法在多样性和校准能力上优于标准集成模型，有时表现显著。
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