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IJCAI
自引导假相关抑制学习强化分类器
在此研究中,我们提出了一种自引导的伪相关性缓解框架,它在无需标注伪相关性的情况下,自动构建了适合经验风险最小化得到的分类器的细粒度训练标签,以提高其对伪相关性的鲁棒性。通过在一种新颖的伪相关性嵌入空间中识别分类器的不同预测行为,并结合自动检
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2 months ago
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