امتیازات اعتماد یک جزء ضروری از مدل های دید کامپیوتری مبتنی بر یادگیری عمیق است.آنها اندازه گیری اطمینان در مورد پیش بینی های ساخته شده توسط مدل را ارائه می دهند. درک اینکه چگونه این نمرات محاسبه می شوند کمک می کند تا قابلیت اطمینان و تفسیر مدل ها را بهبود بخشد.

امتیاز اعتماد چیست؟

نمرات اعتماد نشان می دهد که احتمال اینکه پیش بینی داده شده درست باشد، معمولا به عنوان یک ارزش احتمالی بین 0 و 1. نمرات بالاتر نشان داده می شود اطمینان بیشتری در پیش بینی، در حالی که نمرات پایین نشان دهنده عدم اطمینان است.

روش های برای امتیاز اعتماد به نفس محاسبه

چندین روش برای محاسبه امتیازات اعتماد به نفس در مدل های یادگیری عمیق استفاده می شود. رایج ترین روش شامل استفاده از توابع نرمmax در وظایف طبقه بندی است. تابع softmax خروجی های مدل خام را به توزیع های احتمال در کلاس تبدیل می کند.

تکنیک های دیگر شامل روش های بیزی است که عدم اطمینان را با مدل سازی توزیع پیش بینی ها و روش های گروه، که خروجی از مدل های متعدد را ترکیب می کنند تا امتیاز اعتماد به نفس را به دست آورند، تخمین می زنند.

برنامه های امتیاز اعتماد

امتیازات اعتماد به نفس برای فیلتر پیش بینی ها، اولویت بندی بررسی انسان و بهبود فرآیندهای تصمیم گیری استفاده می شود.به عنوان مثال، در وسایل نقلیه مستقل، تشخیص های کم اعتماد ممکن است مراحل تأیید اضافی را برای اطمینان از ایمنی ایجاد کنند.

  • فیلتر کردن پیش بینی های غیر قابل اعتماد
  • قابلیت تفسیر مدل Enhancing
  • بهبود ایمنی در برنامه های بحرانی
  • هدایت فرآیندهای یادگیری فعال