鲁棒性量化：用于评估分类器预测可靠性的新方法
机器学习
2025-04-11 v2 概率论
摘要
基于 不确定性概率领域的现有思想，我们提出了一种新方法，用于评估生成概率分类器的单个预测的可靠性。我们称之为鲁棒性量化，与不确定性量化进行比较，并演示即使对于来自分布偏移的小训练集中学习的分类器，此方法也能良好工作。
引用
@article{arxiv.2503.22418,
title = {Robustness quantification: a new method for assessing the reliability of the predictions of a classifier},
author = {Adrián Detavernier and Jasper De Bock},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.22418},
year = {2025}
}