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本文提出 LWCal，这是一种仅使用CPU的事后校准方法，适用于表格分类器，能够处理噪声校准标签而无需干净数据，实验表明其在校准误差和评分指标上有所提升。
本文提出CORD，一种用于事后校准的后拟合适配器，它修复概率向量以保持原始top-1预测，同时维持校准质量，在CIFAR和ImageNet等数据集上实现零TPCR并改进指标。
The paper proposes Invertible Logits Transformation (InvLT), a post-hoc calibration method that applies a learnable scalar MLP element-wise to logits, preserving accuracy while correcting nonlinear miscalibration more flexibly than temperature scaling.