本文评估了神经网络的概率校准，比较了多种校准方法。研究发现，正则化方法在概率校准和锐度之间提供了良好平衡，而修正方法则表现出更优的校准性能。分位数校准作为一种修正方法，具有有限样本覆盖的优势。此外，提出了后处理校准方法和新的评估指标，以提升模型在不同任务中的校准效果。