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accuracy gap
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通过平衡训练数据可以减少由面部发型引起的准确性偏差吗？
面部的着装出现变化可以大大改变外貌。虽然更大的训练集可以提高对所有面部着装的识别准确率，但是由于面部着装的影响，准确率的变化不受训练集大小的影响。此外，不同人群中面部着装的分布可能导致误导人们对不同人群之间识别准确率的印象。通过分析面部着装
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a month ago
早期时间分类与累积准确度差控制
通过引入一种统计框架，本文提出了一种适用于任何连续分类器的校准停止规则，以有限样本、基于分布的方式控制完整和早期分类之间的准确性差距，在平均上具有较高的错误控制能力，并通过数字实验证明了该方法的有效性和实用性。
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5 months ago
去中心化联邦学习的竞争优势攻击
分散联邦学习（DFL）使得客户（如医院和银行）在没有中央编排服务器的情况下共同训练机器学习模型。在每个全局训练轮次中，每个客户在自己的训练数据上训练本地模型，然后交换本地模型进行聚合。在本文中，我们提出了 SelfishAttack，一种新
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8 months ago
ICML
分类中分布参数与准确性 - 稳健性权衡的相互作用
本文研究了在对抗训练中通过二元高斯混合分类问题的分析，得到最优贝叶斯分类器和最优对抗分类器之间的区别，并研究了不同分布参数（类别中心之间的距离、类别比例和协方差矩阵）对精度差异的影响，提出在一定条件下，平衡类别可以实现对抗分类器的自然误差和
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3 years ago
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