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交叉验证合规风险控制
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于符合性预测的可靠和可信预测器的使用，以便于在实际场景中部署深度学习模型，并提供能够准确反映其不确定性的置信度估计。作者结合新颖的数据集和现代化的目标检测器反复测试了几种符合性方法，并基于符合风险控制提出了新的方法，以此为目的，展示出符合性预测框架在评估模型性能和为实现正式保证的不确定性边界提供实际指导的潜力。
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关键要点
- 介绍了一种基于符合性预测的可靠和可信预测器。
- 该预测器旨在便于在实际场景中部署深度学习模型。
- 提供能够准确反映不确定性的置信度估计。
- 结合新颖的数据集和现代化的目标检测器进行了反复测试。
- 提出了基于符合风险控制的新方法。
- 展示了符合性预测框架在评估模型性能方面的潜力。
- 为实现正式保证的不确定性边界提供实际指导。
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