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作物和杂草分类的组条件确认预测：基于分位数回归校准
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种符合预测框架，用于提供对黑盒预测机器的预测性能进行统计保证。该方法应用于深度视觉分类问题，并针对不同群体条件提出了符合预测方法。经验证实证了该方法的有效性，并与现有方法进行了比较和讨论。
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关键要点
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缺乏对复杂、不透明和不确定模型的用户信任是自动化解决方案被采纳的障碍。
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本文介绍了一种符合预测框架，用于提供黑盒预测机器的预测性能统计保证。
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该方法应用于深度视觉分类问题，适用于实际环境。
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提出了针对不同群体条件的符合预测方法。
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通过实证验证了该方法的有效性，并与现有方法进行了比较和讨论。
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