confidence-based-sampling
신뢰도 기반 샘플링
각 마스크 위치에서 모델의 확률 분포가 가진 최고값(peak probability) 또는 학습된 분류기의 출력값을 이용해 해당 위치를 즉시 확정(커밋)할지 결정하는 정책이다. 임계값을 통해 TPF와 오류율 사이를 조절하며, 학습된 샘플러는 이 정책을 데이터에 맞춰 보정해 병렬성 확보를 시도한다. 논문에서는 기본 신뢰도 방식이 SOL 상한 대비 큰 격차를 남긴다고 관찰되었다.
신뢰도 기반 샘플링
각 마스크 위치에서 모델의 확률 분포가 가진 최고값(peak probability) 또는 학습된 분류기의 출력값을 이용해 해당 위치를 즉시 확정(커밋)할지 결정하는 정책이다. 임계값을 통해 TPF와 오류율 사이를 조절하며, 학습된 샘플러는 이 정책을 데이터에 맞춰 보정해 병렬성 확보를 시도한다. 논문에서는 기본 신뢰도 방식이 SOL 상한 대비 큰 격차를 남긴다고 관찰되었다.
