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5分で分かる!? 有名論文ナナメ読み:Chuan Guo et al.: On Calibration of Modern Neural Networks
https://doi.org/10.20729/00233428
https://doi.org/10.20729/00233428e4c7d7f9-8b96-40b2-8093-ec85798481a1
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
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2026年3月15日からダウンロード可能です。
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Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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| 非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥0, DLIB:会員:¥0 | ||
| Item type | Magazine_02(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2024-03-15 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 5分で分かる!? 有名論文ナナメ読み:Chuan Guo et al.: On Calibration of Modern Neural Networks | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | 連載 | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||||
| 資源タイプ | article | |||||||
| ID登録 | ||||||||
| ID登録 | 10.20729/00233428 | |||||||
| ID登録タイプ | JaLC | |||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 大阪大学 | ||||||||
| 著者名 |
早志, 英朗
× 早志, 英朗
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 大規模言語モデルや生成AIの驚異的な発展に伴い,機械学習モデルの信頼性が重要視されるようになった.クラス識別において,クラス事後確率の最大値は信頼度(confidence)と呼ばれ,予測の信頼性の重要な指標となる.本稿では,近年の深層学習による識別器の信頼度と実際の正解率との間にギャップがあることを示したChuan Guo et al.の論文を紹介するとともに,主要な信頼度較正手法を複数紹介する. | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AN00116625 | |||||||
| 書誌情報 |
情報処理 巻 65, 号 4, p. 218-219, 発行日 2024-03-15 |
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| 公開者 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||