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关于认知不确定性的校准：原则、悖论和冲突损失
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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
基于实验研究，发现证据深度网络产生的认知不确定性在某些情况下违反预期，引发了对其准确性的质疑。提出了一种名为冲突损失的深度集成正规化函数，满足认知不确定性的要求，且不影响深度集成的性能和校准性。
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关键要点
- 基于实验研究，证据深度网络的认知不确定性在某些情况下违反预期。
- 这种情况引发了对证据深度网络准确性的质疑。
- 提出了一种名为冲突损失的深度集成正规化函数。
- 冲突损失旨在满足认知不确定性的要求。
- 冲突损失的引入不影响深度集成的性能和校准性。
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