Confidence Estimation via Auxiliary Models
Reliably quantifying the confidence of deep neural classifiers is a challenging yet fundamental requirement for deploying such models in safety-critical applications. In this paper, we introduce a novel target criterion for model confidence, namely the true class probability (TCP). We show that TCP...
Ausführliche Beschreibung
Bibliographische Detailangaben
| Veröffentlicht in: | IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence. - 1979. - 44(2022), 10 vom: 02. Okt., Seite 6043-6055
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| 1. Verfasser: |
Corbiere, Charles
(VerfasserIn) |
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| Weitere Verfasser: |
Thome, Nicolas,
Saporta, Antoine,
Vu, Tuan-Hung,
Cord, Matthieu,
Perez, Patrick |
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| Format: | Online-Aufsatz
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| Sprache: | English |
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| Veröffentlicht: |
2022
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| Zugriff auf das übergeordnete Werk: | IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence
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| Schlagworte: | Journal Article |
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