Klassifikatorkalibrierung

Die Klassifikator-Kalibrierung bezieht sich auf den Prozess der Anpassung der Ausgabewahrscheinlichkeiten eines Klassifikationsmodells, um sicherzustellen, dass sie mit den tatsächlichen Wahrscheinlichkeiten der Richtigkeit übereinstimmen. Eine genaue Wahrscheinlichkeitsschätzung ist entscheidend für die Verbesserung der Zuverlässigkeit und der Entscheidungsqualität von Modellen in Anwendungen wie der Computer Vision. Der erwartete Kalibrierungsfehler (ECE) und der maximale Kalibrierungsfehler (MCE) sind häufig verwendete Kalibrierungsmaße, und die Optimierung dieser Maße kann die Konfidenzkalibrierung des Modells effektiv verbessern, was wiederum seinen praktischen Nutzen in realen Szenarien steigert.