Réponse rapide
On calibre les probabilités d’un réseau en comparant confiance annoncée et fréquence d’erreur sur des données indépendantes, puis en choisissant une transformation et des seuils par contexte de décision.
Évaluer la calibration
Courbes de fiabilité, erreur de calibration et intervalles sont calculés par classe et environnement. Un score élevé ne doit pas signifier automatiquement bonne probabilité.
Ajuster sans contaminer le test
Réglage de température, isotone ou méthode équivalente utilise un ensemble séparé. Les paramètres sont versionnés avec le réseau et le prétraitement.
Relier confiance et action
Seuils de refus, observation, ralentissement ou validation humaine sont choisis selon coût d’erreur. La calibration est revue après changement de domaine.
Une probabilité calibrée ne garantit pas une scène conforme
Hors distribution, un modèle peut rester trop confiant malgré une calibration correcte sur les données connues. Les indicateurs de domaine et limites de commande restent actifs.
Sources et références
- [1] Robotics and Autonomous Systems — NIST