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VOLTA：輕量化深度學習校準方法揭示輔助損失的低效性

研究指出在安全關鍵應用中，不確定性量化缺乏共識。VOLTA 只保留編碼器、原型、交叉熵與溫度縮放，省去多餘輔助損失。實驗顯示其在 CIFAR‑10 等資料集上校準誤差最低，且具備良好異常偵測能力，成為輕量校準替代方案。