Conception d’un système de calibration probabiliste pour modèle PyTorch

Scénario

Contexte : Un modèle de classification produit des probabilités mal calibrées. Le Problème : Les scores ne reflètent pas correctement la probabilité réelle d’événement. Contraintes : Implémenter temperature scaling ou méthode équivalente. Évaluer via courbe de calibration. Maintenir performance globale. Livrable attendu : Proposer une stratégie complète d’amélioration de la calibration des sorties probabilistes.

Compétences ciblées