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TCP_α：用于可靠音乐信息检索的边际控制置信度估计
$TCP_α$: Margin-Controlled Confidence estimation for reliable Music Information Retrieval
深度神经网络常过度自信，即使预测错误也给出高置信度。后验置信度估计通过训练轻量辅助头解决此问题，但现有目标存在歧义。本文提出TCP_α，一种新置信度目标，通过引入边际控制惩罚来分离正确与错误预测的置信度，并证明其分离边际与类别数无关且随惩罚参数单调增加。研究针对不平衡回归的训练策略，并在拉格识别等任务上验证有效性。
This paper proposes TCP_α, a novel confidence target for post-hoc confidence estimation that introduces a margin-controlled penalty to ensure complete separation between correct and incorrect predictions. It is evaluated on rāga identification and ornamentation detection, showing robustness under domain shift.
意义：为音乐信息检索等任务提供可靠的置信度估计，有助于开发者构建更可信的AI系统，减少因过度自信导致的错误决策。