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NASH：硬件优化机器学习模型的神经架构搜索
机器学习算法在不断增加的应用中需要在高准确性、高吞吐量和低延迟之间实现更好的权衡。本论文介绍了一种名为 NASH 的新方法，将神经架构搜索应用于机器学习硬件中。通过使用 NASH，硬件设计可以同时达到更高的吞吐量、低延迟和更好的准确性性能。
PDF4 months ago
有效图像分类的图像边缘增强
通过在训练过程中引入高频特征提取和边缘增强的方法，我们提出了一种增强神经网络的准确性和训练速度的方法。实验证明了我们的方法在两个不同的数据集 CIFAR10 和 CALTECH101 以及三种不同的网络架构 ResNet-18，LeNet-
PDF6 months ago
重新思考联邦学习中的数据异质性：引入新概念和标准基准
我们研究了数据异质性对联邦学习的影响，发现许多之前的联邦学习方法并没有深入探讨不同类型的数据异质性以及这些异质性如何影响参与客户端的准确性表现。我们研究发现，当前设置中的数据异质性不一定是问题，事实上，它对 FL 参与者有益。
PDF2 years ago
带导向正则化随机森林的基因选择
提出了一种改进的 random forests 模型，也称为 guided RRF，用于选择特征的过程中采用了一个普通 random forest 的重要性评分，实验表明该模型在基因数据集上的准确性表现更为稳健。
PDF12 years ago