BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-09-06T00:00:00Z 网络校准的置信度和确定性的多类别对齐 💡 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 为了提高人工智能系统的可信度，研究者提出了一种新的训练策略，通过结合熵鼓励损失项和对抗校准损失项，提高样本在领域世界偏移下的校准性和适应性。该方法在不同的数据模式、数据集和网络架构上表现明显优于现有方法，具有技术上的可信度。 🏷️ 标签 人工智能系统 可信度 校准性 训练策略 适应性 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
