AI 詞彙表
人工智能完整詞典
200
類別
2,608
子類別
30,011
術語
術語
Expected Calibration Error (ECE)
一种量化指标，通过计算在离散置信度区间内，预测置信度与观测准确度之间的加权平均差，来评估模型的校准程度。
術語
Maximum Calibration Error (MCE)
一种校准指标，用于识别所有置信度区间上置信度与准确度之间的最大偏差，有助于发现最差的校准情况。
術語
Adaptive Calibration Error (ACE)
ECE的一种变体，它使用自适应的置信度区间，每个区间包含相等数量的样本，从而减少了方差和分箱数量对测量的影响。
術語
Static Calibration Error (SCE)
一种校准指标，它在所有分箱上评估平均校准程度，而不根据预测分布进行加权，为所有置信度区间赋予相同的权重。
術語
Native Calibration
在模型训练期间直接获得的校准，通过标签平滑或特定损失函数等技术实现，无需单独的校准步骤。
術語
Confidence Histogram
按置信度区间组织的预测频率分布，用于分析模型行为并识别校准不佳的区域。
術語
Binning Strategy
将置信度空间划分为离散区间以计算校准指标的方法，它影响着误差估计的准确性和稳定性。
🔍