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Consistency Calibration: Improving Uncertainty Calibration through Consistency among Perturbed Neighbors
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内容提要
本研究提出了一种一致性校准（CC）方法，旨在解决深度学习模型在不确定性估计中的误校准问题。该方法通过扰动输入的一致性进行自校准，无需额外数据，显著提高计算效率。实验结果表明，CC在多个数据集上表现优异。
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关键要点
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一致性校准（CC）方法旨在解决深度学习模型在不确定性估计中的误校准问题。
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该方法通过扰动输入的一致性进行自校准，无需额外数据样本或标签信息。
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一致性校准显著提高了计算效率。
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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表现优异，展现出最佳性能。
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