该文综述了神经网络置信度校准研究，涵盖温度缩放、Mixup、狄利克雷校准、决策校准等方法，指出模型常过度自信，正则化与修正法各有优势，模型架构是影响校准性能的主要因素。

基于概率单纯形上的统计建模实现的精确保持校准
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