导读：近期更新了《温度缩放》的相关内容，包括《模型预测概率太自信？如何用温度缩放解决不确定性校准差》。如果 温度缩放 对你有帮助，请转发和分享。知识越分享越有价值，感谢你的每一次传递。
分类模型给出的softmax概率经常被直接当成置信度，但神经网络普遍存在过度自信的问题。一个预测概率为0.9的样本，实际正确率可能只有0.7，这种不确定性校准偏差会直接影响医疗诊断、风险评估等场景的决策。温度缩放是一种简单且有效的后处理校准方法，它在softmax层之前引入一个...
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