本文探讨了深度神经网络中的置信度校准问题，提出了温度缩放法和概率校准树等多种校准方法，以提高模型预测的可靠性。研究引入了新的评估指标，揭示了现有校准技术的缺陷，并针对置信度过高和过低提出了相应的校准技术。通过大量实验验证了这些方法的有效性，强调了校准在机器学习任务中的重要性。