Calibeating Made Simple
简化版的校准问题
机构 * Inria École Normale Supérieure PSL Research University（Inria 法国国家科学研究中心巴黎高等师范学院） ； The University of Hong Kong（香港大学） ； University of California Berkeley（加州大学伯克利分校） ； University of Southern California（南加州大学）
AI总结 本文研究了校准问题，通过将校准问题转化为在线学习技术，获得了通用合适损失函数的校准结果，并提出了新的多校准率和校准同时优化方法。
