Classifier Calibration

Die Klassifikator-Kalibrierung bezieht sich auf den Prozess des Anpassens 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 gängige Kalibrierungsmaße, und die Optimierung dieser Maße kann die Konfidenzkalibrierung des Modells effektiv verbessern, was wiederum seinen praktischen Wert in realen Szenarien steigert.