오후에 수행하는 유형 결정 모델 재보정: Laya의 신뢰도 점수를 위한 실습 레시피

요약

본 문서는 Laya와 같은 유형 결정 모델의 신뢰도 점수(confidence score)를 개선하는 실습 레시피를 제공합니다. 표준 5단계 방법론을 사용하여, 전역 온도 스케일링 대신 버킷별 교차 적합된 온도를 적용할 경우 ECE 값을 크게 낮출 수 있음을 보여줍니다. 이는 모델의 신뢰도와 예측 정확성을 높이는 데 중점을 둡니다.

핵심 포인트

• 표준 5단계 레시피(측정, 진단, 적합, 검증, 배포)를 통해 재보정이 가능합니다.
• 전역 온도 사용은 ECE 악화의 원인이 되며, 버킷별 교차 적합이 성능을 개선합니다.
• 옵션 개수에 따라 모델의 과신 또는 저신뢰도가 나타나는 경향성을 파악할 수 있습니다.
• Platt 방식 등 신뢰도 전용 지도는 최적화를 위해 충분한 레이블링 항목(20개 이상)이 필요합니다.