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基于标签排序的深度分类器的拟合预测
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原文中文，约2600字，阅读约需7分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
- 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。
- SAPS生成小型集合并传达逐个实例的不确定性，具有有限样本覆盖保证。
- 理论上证明SAPS的预期集合大小始终小于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。
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