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两个IN-1K监督模型top-1同为85.5%，但论文15-bin ECE为ConvNeXt-B 0.028、DeiT3-B/16 0.041。ECE按置信区间比较平均置信与实际正确率，再按样本量加权，具体分箱会影响结果；它也不能保证单图正确或自动给出拒识规则。改变信号与骨干之后，固定测试集仍没有回答真实使用的全部问题。现在回到已经出现的设备与环境约束：先检验按输入分配计算，再检验部署时是否值得更新状态。
两个IN-1K监督模型top-1同为85.5%，但论文15-bin ECE为ConvNeXt-B 0.028、DeiT3-B/16 0.041。ECE按置信区间比较平均置信与实际正确率，再按样本量加权，具体分箱会影响结果；它也不能保证单图正确或自动给出拒识规则。改变信号与骨干之后，固定测试集仍没有回答真实使用的全部问题。现在回到已经出现的设备与环境约束：先检验按输入分配计算，再检验部署时是否值得更新状态。