信頼性の高い機械学習システムを構築するには、その信頼度を正しく理解する必要があります。キャリブレーションは、モデルの信頼度の精度を測定します。キャリブレーションのほとんどの研究は、キャリブレーションエ

arxiv_reader のブックマーク 2021/02/26 12:20

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4699036652258482722/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2012.08668v3" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2012.08668v3" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2012.08668v3" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">校正誤差推定におけるバイアスの軽減</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/estimation">estimation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/bias">bias</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/simulation">simulation</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/learning">learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/metric">metric</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">信頼性の高い機械学習システムを構築するには、その信頼度を正しく理解する必要があります。キャリブレーションは、モデルの信頼度の精度を測定します。キャリブレーションのほとんどの研究は、キャリブレーションエ</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210226#bookmark-4699036652258482722"><span class="datetime-body">2021/02/26 12:20</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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