Alapfogalmak
앙상블 다양성을 활용하여 자기 학습의 성능을 향상시키고 샘플 선택 편향에 대응하는 새로운 T-유사성 측정 방법을 제안합니다.
Statisztikák
소프트맥스 예측 확률은 과신을 보입니다.
T-유사성은 다양성을 기반으로 신뢰도를 측정합니다.
Idézetek
"소프트맥스 예측 확률은 과신을 일으키지만, T-유사성은 다양성을 통해 신뢰도를 높입니다."
"샘플 선택 편향은 데이터 라벨링에 제약을 가할 때 발생하며, 이를 극복하기 위해 T-유사성을 제안합니다."