Soft-Label MNIST-Testbed vergleicht menschliche und Modell-Konfidenz
Warum es zählt
Soft Labels ermöglichen eine differenziertere Evaluierung von Modell-Unsicherheit jenseits von Hard-Label-Accuracy. AI-Builder können damit prüfen, ob ihre Modelle Unsicherheit ähnlich wie Menschen kalibrieren.
— Lumeric Redaktion
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