クラス予測確率のばらつきと正解率とに相関があることの発見。それを考慮した損失項の提案。

複数のネットワークおよびデータセットにおいて制度を維持または改善しつつ少ないキャリブレーション誤差を達成。後処理ベースの手法に対しても優位。

確率のキャリブレーション問題は実応用において重要で必要性が高い。問題意識も手法もクリアで読みやすい。提案手法もシンプルながら有効。