Нарахування балів є невід’ємною складовою моделей глибокого навчання на основі комп’ютерних зір. Вони забезпечують мірку певної складності щодо передбачення моделі. Розуміння того, як ці бали розраховуються, допомагає підвищити надійність та інтерпретабельність моделей.

Які результати конфіденційності?

Нарахування балів вказується ймовірність, що дана прогноз є правильним. Вони зазвичай представлені як імовірність значення між 0 і 1. Вищі бали пропонують більшу певненість в прогнозі, в той час як нижні бали вказують невизначеність.

Методи розрахунку показників конфіденційності

Кілька методів використовуються для обчислення впевненості в глибоких моделей навчання. Найпоширеніший підхід передбачає використання функцій м'якихмаксів у задачах класифікації. Функція м'якихмакс перетворює вихід моделі в розподіли ймовірностей за класами.

До інших методів відносяться Байеські методи, які оцінюють невизначеність шляхом моделювання розподілу прогнозів, а також методи ансамблю, які об'єднують виходи з декількох моделей для зменшення впевненості консенсусу.

Застосування показників Confidence

Нарахування балів використовуються для фільтрування прогнозів, визначення пріоритетності людського огляду та покращення процесів прийняття рішень. Наприклад, у автономних транспортних засобів, виявлення низьких суперечок може викликати додаткові етапи перевірки, щоб забезпечити безпеку.

  • Фільтрування ненадійних прогнозів
  • Підвищення продуктивності моделі
  • Покращення безпеки в критичних додатках
  • Здійснення активних процесів навчання