29、UDA中置信度阈值对mAPr0.5的影响

UDA中置信度阈值对mAPr0.5的影响

1. 引言

在无监督领域适应（UDA）中，如何有效地提升模型在目标域上的表现一直是研究的重点。置信度阈值作为一种重要的机制，可以帮助我们筛选出高质量的伪标签，从而提高模型的泛化能力。本文将深入探讨置信度阈值对平均精度（mean Average Precision at recall 0.5, mAPr0.5）的影响，并通过实验分析和案例研究，揭示最佳置信度阈值的选择方法。

2. 置信度阈值的作用

置信度阈值在UDA中的主要作用是过滤掉那些不确定的伪标签，从而减少噪声对模型训练的干扰。通过设定一个合适的阈值，我们可以确保只有那些具有较高置信度的预测结果被保留下来用于进一步的训练。这不仅提高了模型的稳定性，还能显著提升其在目标域上的性能。

2.1 置信度阈值的定义

置信度阈值是指模型在预测过程中，对每个预测结果赋予一个置信度分数。只有当这个分数超过预设的阈值时，预测结果才会被视为有效。具体公式如下：

[
\text{pseudo_label} =
\begin{cases}
1 & \text{if } \text{confidence_score} > \tau \
0 & \text{otherwise}
\end{cases}
]

其中，$\tau$ 表示置信度阈值。

2.2 置信度阈值的设定原则

设定置信度阈值时，需要综合考虑以下几点：

• 模型的初始性能