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可信度变换器
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
文章介绍了一种新训练策略，通过结合熵鼓励和对抗校准损失，提高模型在领域偏移下的校准性和适应性。经过多种数据和网络架构评估，该方法在领域漂移预测中优于现有方法，提升了技术可信度。
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关键要点
- 模型的可信度对人工智能系统的广泛应用至关重要。
- 提出了一种新的训练策略，结合熵鼓励损失和对抗校准损失。
- 该策略提高了样本在领域偏移下的校准性和适应性。
- 在不同的数据模式、数据集和网络架构上进行了全面评估。
- 结果显示该方法在领域漂移预测中优于现有方法，提升了技术可信度。
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