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評価・ベンチマーク
Temperature Scalingとは？分類AIの確信度を補正し、自動処理と人手確認の判断に活かす技術
Temperature Scaling（温度スケーリング）は、学習済み分類モデルのlogitを一つの温度で調整し、確信度と実際の正解率のずれを補正する技術です。NLLによる温度の学習、ECEの読み方、画像・文章分類の実験結果から、業務自動化への応用と限界を解説します。
参照論文：On Calibration of Modern Neural Networks