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官方账号arXiv cs.LG@Ange-Clément Akazan, Ineza Remy Mugenga, Abebe Geletu, Jean Medard Ngnotchouye, Issa Karambal
推荐理由：想减少模型自信犯错？ReliableNet 直接约束这种错误率，比校准和选择性预测更稳，测试里表现最好。
ReliableNet
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8月11日
11:09
ReliableNet 提出一种新的训练方法，直接约束模型同时自信且预测错误的联合概率（JCW），使其低于用户设定的风险预算 α。该方法将问题建模为机会约束的经验风险最小化，并用保守光滑内近似保证可行性。在四个表格和两个图像数据集上，ReliableNet 是唯一在所有分布内数据集和随机种子下满足 JCW 预算的方法。在多种分布偏移下，它取得最低的经验 JCW，同时保持较高的准确率和校准性能。