Bayesian学習における正則化、信頼度最小化、選択的推論を用いた校正

Bayesian学習では、計算上の制約や モデル誤差のため、十分な校正性能が得られない。本論文では、ID校正性能の向上のための正則化、OOD検出のための信頼度最小化、そして選択的校正を統合したBayesian学習フレームワークを提案する。