المعايرة والتحول والمتانة

probabilities = [0.9, 0.9, 0.9, 0.9]
correct = [1, 1, 0, 0]
print(f"confidence={sum(probabilities)/len(probabilities):.2f}")
print(f"accuracy={sum(correct)/len(correct):.2f}")
print(f"bin gap={abs(sum(probabilities)/4-sum(correct)/4):.2f}")

confidence=0.90
accuracy=0.50
bin gap=0.40

تبين حاوية اصطناعية فرط الثقة؛ ولا تثبت أربع مشاهدات معايرة المجتمع.

from math import exp
logits = [4.0, 1.0]
for temperature in [1.0, 2.0]:
    scaled = [z/temperature for z in logits]
    m = max(scaled)
    denominator = sum(exp(z-m) for z in scaled)
    p = [exp(z-m)/denominator for z in scaled]
    print(f"T={temperature:.1f}, p0={p[0]:.6f}, class={max(range(2), key=lambda i:p[i])}")

T=1.0, p0=0.952574, class=0
T=2.0, p0=0.817574, class=0

تلين الحرارة المشتركة الموجبة الاحتمال وتحفظ أكبر فئة؛ ولم تُتعلم الحرارة في المثال.