Tính toán sự tự tin trong tầm nhìn máy tính là thiết yếu để hiểu sự đáng tin cậy của dự đoán mô hình. nó giúp đỡ trong quá trình đưa ra quyết định, đặc biệt trong các ứng dụng quan trọng như phương tiện tự trị và hình ảnh y học. Bài này khám phá các phương pháp thông thường được dùng để đo mức độ tự tin trong các nhiệm vụ phân loại đối tượng.

Điểm xác thực

Cách đơn giản nhất để ước lượng sự tự tin là thông qua khả năng xuất ra bằng cách phân loại mô hình. những điểm này cho thấy khả năng một đối tượng được cho là thuộc về một lớp cụ thể. giá trị xác suất cao hơn cho thấy sự tin tưởng lớn hơn vào các dự đoán.

Tính toán kỹ thuật

Phương pháp cân chỉnh xác suất thô để phản ánh xác suất đúng hơn.

Dự đoán không chắc chắn

Ngoài điểm số xác suất, phương pháp đánh giá tính không chắc chắn sẽ tạo ra một mức độ tự tin được sắc thái hơn. tiếp cận như Monte Carlo Dropout và các mạng thần kinh Bayesian tạo ra nhiều dự đoán để đánh giá tính khả thi và không chắc chắn trong phân loại.

Dùng sự tin cậy nơi thực hành

Điểm số tự tin có thể được dùng để đặt ngưỡng để chấp nhận hoặc bác bỏ những lời tiên đoán, chẳng hạn, dưới một mức độ nào đó, có thể đánh dấu sự tự tin của những lời tiên đoán hoặc phân tích khác của con người.