obj_loss中ECE函数表示 含义

在深度学习中，obj_loss通常是用于衡量模型在训练过程中的性能指标之一。ECE是指Expected Calibration Error（期望校准误差），它是一种衡量模型校准性能的指标。

模型的校准性是指模型对于其预测的置信度与真实概率之间的一致性。如果模型校准良好，其预测的置信度应该与真实概率相匹配。ECE通过将预测分为若干置信度区间，计算每个置信度区间内的平均校准误差，然后对所有置信度区间的校准误差进行加权平均得到。

ECE函数在obj_loss中的作用是用于计算模型预测的校准误差，以此作为obj_loss的一部分，并用于训练过程中的优化。通过最小化obj_loss中的ECE函数值，可以促使模型更好地校准其预测结果。