arXiv cs.LG· Jackson Eshbaugh, Jorge Silveyra·· 6 小时前AI 评分22
Align Before You Combine：无需真值标签的参考空间校准监督框架
Align Before You Combine: Reference Space Calibration for Supervision Without Ground Truth
AI 导读
研究者提出一种校准优先框架，在无真值标签、无共享标注空间的情况下，通过合成有序参考空间对齐各子集评分器，再融合生成监督分数。该参考空间由有序校准特征构建，使原本不可比的评分器输出获得统一尺度，且校准过程不依赖训练集的经验分布。
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