Isotonic Calibration Layer in DNN

常规校准方法

• Platt scaling

• isotonic regression

isotonic regression layer

• $y_{\text {cali }}=\Sigma_{i=0}^{i=k} \operatorname{Relu}\left(e_i+w_i\right) \cdot v_i+b, v_i=\left{\begin{array}{ll}\text { step, } & \text { if } i<k \ y-s t e p \cdot & \mathrm{i}=\mathrm{k}\end{array}\right.$，$k=\arg \max _j(y-$ step $\cdot j>0)$. #card

  • 分段拟合，对预测值分桶，每个桶一个可训练的权重 wi

  • relu 保证非负

  • ei 由校准特征得到的 embedding