이 논문은 CVPR 2023에 출판되었으며, 저자는 Jiahao Chen, Bing Su로 구성되어 있다. Motivation 기존의 calibration 기술들은 대부분 training data가 균등분포를 따른다고 가정하고 있다. Figure 1에서도 알 수 있듯이, 원래 calibration의 파이프라인은 balanced training set으로 모델을 학습하고, balanced validation set을 활용하여 calibration model을 얻는다. 그리고 target test set은 training/validation set과 동일한 분포를 가진다. 하지만, 실제 real-world에서는 long-tail 분포를 따르는 경우가 많다. 이러한 세팅에서 기존의 calibration 기술들..
