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Joint Training for Selective Prediction
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内容提要
本研究提出了一种新颖的联合训练方法，解决了选择性预测中模型输出信任度不足的问题。结果表明，该方法在预测结果和模块性能上均优于两个强基线。
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关键要点
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本研究提出了一种新颖的联合训练方法。
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该方法解决了选择性预测中模型输出信任度不足的问题。
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研究结果表明，该方法在预测结果上优于两个强基线。
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联合训练方法同时优化了分类器模块和学习的延迟政策的表示。
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该方法提升了两个模块的性能。
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