arXiv stat.ML· Nektarios Kalampalikis, Pablo M. Olmos, Isabel Valera·· 2 小时前AI 评分22
一次搞定校准：联合学习准确且校准良好的神经网络
Calibration in One Go: Jointly Learning Accurate and Calibrated Neural Networks
AI 导读
研究者提出一种基于双层 Stackelberg 形式的端到端训练方法，让标准后处理校准器与主干网络联合优化，无需单独的校准数据集或专用校准损失，仅新增校准器学习率一个超参数。结果显示，直接以最终分类层作为校准器即可得到准确且校准良好的模型，且不增加额外参数，性能超越 SOTA 校准器，并避免了多任务学习等场景下独立校准组件的倍增开销。
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