基于标签排序的深度分类器的拟合预测
原文中文,约2600字,阅读约需7分钟。发表于: 。通过理论和实验,本文证明了无视概率值可以减轻在 conformal prediction 中概率值失配所导致的大预测集的不良影响。然后,提出了一种名为 “Sorted Adaptive prediction sets” (SAPS) 的新算法,其丢弃除最大 softmax...
介绍了一种名为SAPS的新算法,通过丢弃除最大softmax概率以外的所有概率值,最小化非符合度分数对概率值的依赖,生成小型集合并传达逐个实例的不确定性。SAPS具有有限样本覆盖保证,预期集合大小小于APS。实验验证了SAPS减小了预测集,提高了预测集的条件覆盖率和适应性。