신경망의 캘리브레이션 문제를 해결하기 위한 방법으로는 예상 캘리브레이션 오차(ECE)를 사용하여 신경망의 예측 확률을 평가하는 것이 있습니다. ECE는 예측된 클래스의 확률을 구간별로 나누어 각 구간의 정확도를 계산하는 방법입니다. 이를 통해 신경망의 예측이 얼마나 정확하게 실제 확률을 반영하는지를 확인할 수 있습니다. 캘리브레이션이 중요한 경우 교차 엔트로피 손실을 사용하는 것이 유용할 수 있습니다.