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邻域平滑用于神经网络校准
论文提出图平滑作为训练时校准的通用原则，鼓励表示空间中相邻样本具有相似的预测分布，并推导了邻域预测散度与局部置信度变化及校准误差传播之间的界限。所提图正则化器在标准校准基准上提升预测质量，且与温度缩放等事后校准互补。
arXiv cs.LG25 天前
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论文提出图平滑作为训练时校准的通用原则，鼓励表示空间中相邻样本具有相似的预测分布，并推导了邻域预测散度与局部置信度变化及校准误差传播之间的界限。所提图正则化器在标准校准基准上提升预测质量，且与温度缩放等事后校准互补。