深度学习模型校准技术是模型预测可靠性的重要保障手段之一，其通过正则化或后处理方法调节模型对样本实例上的置信度，使其与预测的真实概率良好匹配。本次报告介绍了深度学习模型校准的基本概念及其在实际应用场景中的生命周期，阐明了校准针对安全关键性领域和个体预测上的重要意义，辅以前沿算法讲解了当前用于深度神经网络的处理方法及实验效果表现，表明了当前的研究热点问题和关键挑战。
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