We unify binning-based estimators under equation (REF ) with different binning/mapping schemes. The \(ECE_a\)  uses an adaptive binning with 1-bin mapping, while the \(ECE_c\)  uses a uniform binning and a convex mapping, and finally the \(ECE_{ac}\)  uses both improvements on the legacy estimator - adaptive binning and convex mapping. In the case of class-wise calibration, the \(ACE\)  defined in [1]} is equivalent to \(ECE_a\) , when all bins contain the same amount of samples.

Мы объединяем оценщики на основе группировки данных в рамках уравнения (ссылка) с различными схемами группировки/отображения. \(ECE_a\) использует адаптивную группировку с отображением 1-бин, в то время как \(ECE_c\) использует равномерную группировку и вогнутое отображение, и, наконец, \(ECE_{ac}\) использует оба улучшения для предыдущего оценщика - адаптивную группировку и вогнутое отображение. В случае калибровки для каждого класса, \(ACE\), определенный в [1], эквивалентен \(ECE_a\), когда все группы содержат одинаковое количество образцов.