【随机噪声预热让神经网络学会“我不知道”】

神经网络经常出现对错误输出过度自信的问题。近日，《自然·机器智能》杂志的一篇文章发现，这可能来源于网络在初始化时的置信度错配，而这种错配很难通过后续训练来纠正。为此，作者提出了一个很反直觉的办法：用随机噪声和随机标签对网络“热身”，去除虚高的置信度，从而让模型回到“我不知道”的初始状态。经过这一“预热”后，模型过度自信的问题果然得到了缓解。

资源链接：Cheon, J., Paik, SB. Brain-inspired warm-up training with random noise for uncertainty calibration. Nat Mach Intell 8, 602–613 (2026).
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