Legitimate Metrics for Deep Uncertainty Classification without Ground Truth Labels

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内容提要

本研究探讨在缺乏真实标签的情况下,如何验证不确定性量化方法。作者提出新指标,证明其与模型预测可信度相关,推动不确定性量化在深度学习中的应用。

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