摘要

現(xiàn)有智能故障診斷研究大多專注于提升準(zhǔn)確率，意味著僅由模型制定決策。從安全方面看，這種對模型的過度依賴會導(dǎo)致其即使給出不可信的診斷結(jié)果，用戶也無從知曉；從倫理方面看，現(xiàn)代人工智能技術(shù)缺乏道德指導(dǎo)，相關(guān)法律尚未完善，一旦誤診難以追責(zé)。一個可靠的診斷模型不僅應(yīng)盡可能提供準(zhǔn)確的結(jié)果，還應(yīng)指出其決策失效的可能性以警示用戶。因此，有必要評估結(jié)果的可信度來緩解模型失效的風(fēng)險，實現(xiàn)可信故障診斷。然而，現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)模型往往校準(zhǔn)不佳，通常被認(rèn)為可表征結(jié)果可信度的softmax輸出與結(jié)果正確的真實概率存在失配，致使直接將其作為可信度指標(biāo)存在顯著偏差。為此，提出了一種名為自適應(yīng)置信度懲罰的校準(zhǔn)技術(shù)，它能精細(xì)地調(diào)整施加在每個訓(xùn)練樣本上的置信度懲罰強(qiáng)度，進(jìn)而影響模型所推導(dǎo)的驗證/測試樣本的softmax概率。該方法彌補(bǔ)了原始置信度懲罰方法使用固定懲罰強(qiáng)度而未考慮樣本置信度特性的局限性，進(jìn)一步提升了校準(zhǔn)質(zhì)量并獲得了校準(zhǔn)良好的診斷模型。實驗結(jié)果闡釋了設(shè)計所提方法的動機(jī)并證明了該方法的優(yōu)越性。

責(zé)任編輯：趙子祎

責(zé)任校對：惲海艷

審　　核：張　彤

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