Показатели надежности в классификационных моделях действительно важны, и варианты калибровки, такие как масштабирование температуры, являются одним из шагов для их улучшения, хотя и не идеально.
Улучшится ли калибровка модели после использования временного масштабирования, если будет введено больше обучающих данных?Казалось бы, это так, если эти данные повысят точность.Но будет ли это так, если точность останется неизменной?
И улучшится ли калибровка модели после использования временного масштабирования, если в сети будет больше классов?Конечно, в каждом классе одинаковое количество тренировочных образцов.