Classifier Calibration

Classifier calibration是指调整分类模型输出概率以确保其与真实正确性概率一致的过程。在计算机视觉等应用中，准确的概率估计对于提高模型的可靠性和决策质量至关重要。Expected Calibration Error (ECE) 和 Maximum Calibration Error (MCE) 是常用的校准指标，通过优化这些指标，可以有效提升模型的置信度校准水平，增强其在实际场景中的应用价值。