Tema: calibration
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Label shift: detectar y corregir cambios en las proporciones de clase
Estima los cambios en las probabilidades a priori de clase solo bajo una suposición explícita de label shift, comprueba la identificabilidad y distingue la estimación de los priors de la corrección calibrada de las probabilidades a posteriori.
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Escalado de temperatura: calibrar la confianza de un clasificador
Se ajusta una única temperatura positiva con predicciones reservadas para calibración, de modo que cambian las probabilidades softmax pero no las etiquetas argmax; la calibración se evalúa aparte de las decisiones basadas en umbrales.
Legible por máquina: JSON