Hiệu chuẩn là một chỉ số cho thấy kết quả đầu ra xác suất (độ tin cậy) dự đoán của mô hình phù hợp với tỷ lệ chính xác thực tế như thế nào.
Hiệu chuẩn là một khái niệm đo lường mức độ tin cậy (xác suất dự đoán) do mô hình phân loại tạo ra phù hợp với tỷ lệ chính xác thực tế như thế nào và một chỉ báo điển hình là ECE (Lỗi hiệu chuẩn dự kiến). Đánh giá theo tiêu chuẩn ngành chia các dự đoán thành các nhóm dựa trên mức độ tin cậy và tính toán mức trung bình có trọng số của sự khác biệt giữa mức độ tin cậy trung bình của mỗi nhóm và tỷ lệ chính xác thực tế. Người ta biết rộng rãi rằng ngay cả khi các mô hình học sâu có độ chính xác cao, thì sự tự tin của chúng có xu hướng tự tin thái quá và phải đặc biệt thận trọng khi sử dụng sự tự tin để đưa ra quyết định, chẳng hạn như chẩn đoán y tế hoặc sàng lọc tín dụng. Trong hoạt động thực tế kể từ năm 2026, người ta đã chỉ ra rằng có một cạm bẫy khi bỏ qua việc hiệu chỉnh và sử dụng mức độ tin cậy như ngưỡng phán đoán, dẫn đến tích tụ các phán đoán sai. Việc bổ sung các biện pháp khắc phục sau đó như Đo nhiệt độ và Đo tỷ lệ Platt cũng như giám sát liên tục ECE bằng dữ liệu xác minh thường được chọn làm biện pháp đối phó tại hiện trường và vì chi phí bổ sung tương đối nhỏ nên người ta cho rằng cần ưu tiên thực hiện trong các lĩnh vực ra quyết định có rủi ro cao hơn.