연구진이 소프트 라벨 베이즈 오류 추정기 베타(z)의 정확한 법칙을 규명했어요. 이는 확률 기반 라벨에서 이룰 수 없는 오류를 직접 추정하는 방법입니다.
온도 스케일링과 같은 사후 교정 맵은 분류기의 마진 분포로 정확히 감소하며, 온도에 대한 엄격한 단조성을 보입니다.
CIFAR-10, Fashion-MNIST, SVHN에서 테스트 오류가 일정할 때 프록시는 최대 980배까지 변동하며, 교정 오류를 최소화하는 온도와 안정적인 프록시 값이 일치하지 않아요.