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一致性校准：通过扰动邻居之间的一致性提高不确定性校准
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种一致性校准（CC）方法，解决深度学习模型不确定性估计的误校准问题。CC通过扰动输入下的一致性自校准，无需额外数据或标签，提升计算效率。实验表明，CC在多种数据集上表现出色。
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关键要点
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本研究提出了一种一致性校准（CC）方法，解决深度学习模型不确定性估计的误校准问题。
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CC方法基于模型在扰动输入下的一致性进行自校准，无需额外的数据样本或标签信息。
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该方法显著提升了计算效率。
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实验结果表明，CC在多个标准数据集和长尾数据集上均表现出色，展现出最佳性能。
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