不确定性:模型说“不知道”
置信 0.6 → 转人工
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分类器给出 0.51,和给出 0.99,风险完全不同。温度标定 + 拒识阈值,让模型在不确定时把决定交回给人——这比再提两个点准确率更值钱。
ToolsPyTorch · NumPy
Deliverable标定前后可靠性图 + 拒识策略
Key numbers| 原始置信 | 普遍过度自信 |
|---|---|
| 温度标定后 | ECE 0.12 → 0.03(示意) |
| 拒识比例 | 5%(示意) |
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