यह शोधपत्र तंत्रिका नेटवर्क की विश्वसनीयता का आकलन करने हेतु व्यक्तिपरक तर्क पर आधारित अपेक्षित अंशांकन त्रुटि (ECE) में सुधार हेतु एक नवीन ढाँचा प्रस्तावित करता है। सटीकता और परिशुद्धता जैसे मौजूदा मापदण्डों में विश्वास, आत्मविश्वास और अनिश्चितता को पर्याप्त रूप से प्रतिबिंबित करने की सीमाएँ हैं, और विशेष रूप से, अति-आत्मविश्वास की समस्या का समाधान करने में विफल रहते हैं। प्रस्तावित विधि पूर्वानुमानित संभावनाओं को समूहित करती है और उपयुक्त संलयन संचालकों का उपयोग करके विश्वास, अविश्वास और अनिश्चितता को व्यापक रूप से मापती है। MNIST और CIFAR-10 डेटासेट का उपयोग करके प्राप्त प्रायोगिक परिणाम अंशांकन के बाद बेहतर विश्वसनीयता प्रदर्शित करते हैं। यह ढाँचा स्वास्थ्य सेवा और स्वायत्त प्रणालियों जैसे संवेदनशील क्षेत्रों में AI मॉडलों की व्याख्यात्मकता और सटीक मूल्यांकन प्रदान करता है।
