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Decision from Suboptimal Classifiers: Excess Risk Pre- and Post-Calibration
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内容提要
本研究探讨了在批量二元决策中使用近似后验概率导致的超额风险问题，提供了校准前后遗憾的上下界公式，并识别了不同情况下的决策改进策略，表明多重校准方法能有效降低训练成本。这些策略在自然语言处理任务中对于收益与成本的平衡至关重要。
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关键要点
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本研究探讨了在批量二元决策中使用近似后验概率导致的超额风险问题。
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提供了校准前后遗憾的上下界公式。
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识别了不同情况下的决策改进策略。
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多重校准方法能有效降低训练成本。
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这些策略在自然语言处理任务中对于收益与成本的平衡至关重要。
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