本研究提出动态异常正则化（DOR）方法，解决视觉语言模型微调后信心校准不足的问题。DOR通过减少新文本标签的特征偏差，提升基类和新类的信心校准。实验结果表明，DOR显著提高了微调方法的校准性能。