classification errors | BriefGPT

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通过可学习度量过滤器的扩散跳跃 GNNs 实现同质化
提出使用渐进扩散差距的方法进行跳跃的扩散 - hops exploration，从而产生更具有动态支持的结构过滤器，建议用 Dirichlet 问题作为一种方法来在异类亲缘而不相关的标签分布的情况下学习逐段平滑的积淀空间，并使用 (可学习的
PDFa year ago
利用对比学习和数量证据提升混淆法律判断预测
本文提出了基于 MoCo 的有监督对比学习方法，通过预训练数值模型提取刑事金额以提高案件描述的表征，解决了刑事案件分类中的混淆问题和量刑预测问题。实验结果证明该方法在公共基准测试中具有新的领先水平。
PDF2 years ago
IJCAI利用随机森林相似度距离阐明特征贡献
通过观察输入的变化如何映射到决策空间中的实例的移动，随着输入的改变将特定的实例靠近内部组或外部组，可以揭示每个要素的独立贡献，从而计算特征对于决策过程的贡献，这使得黑盒决策的解释成为可能。
PDF6 years ago
卷积神经网络结构分析与优化
本文提供了对现有技术的卷积神经网络分析和拓扑构建的全面概述，并描述和评估了一些层次分类器。此外，本文还开发了一种可视化分类错误的新方法，并在 CIFAR-100 上量化了一些结果，如在精度方面较小批量大小、平均集成、数据增强和测试时间转换等
PDF7 years ago
压缩 K 均值
本文提出了一种压缩版本的 K-means 聚类方法 CKM，并通过实验证明，当采用与聚类中心数量和维度成比例的草图大小时，CKM 的聚类效果与 Lloyd-Max 相当，但计算复杂度与数据集大小无关，并且不需要多次重复运行，同时可以实现更好
PDF8 years ago
揭示隐藏社区的信息限制
研究对称数据矩阵中的隐藏社区的恢复问题，聚焦于两种渐近恢复保证类型：弱恢复和精确恢复，并推导出恢复的充分条件和必要条件。结果表明，算法提供弱恢复时，可以通过简单的投票程序在额外线性时间内升级以实现精确恢复。
PDF9 years ago
AAAI线性分类中降维的作用
使用辅助坐标方法，我们提出了一种简单，高效的算法来训练非线性 DR 和分类器的组合，并将其应用于具有线性 SVM 的 RBF 映射。该非线性低维分类器的分类错误率竞争力与最先进技术相当，但在训练和测试过程中非常快速，并允许用户轻松权衡运行时
PDF10 years ago