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classifier learning
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CVPR
CoSSL: 基于共同学习表示和分类器的非平衡半监督学习
本文提出了一种新颖的协同学习框架 (CoSSL)，通过分离表示学习和分类器学习来处理不平衡自监督学习。为了处理数据不平衡，我们设计了尾部特征增强 (TFE) 用于分类器学习，并且针对不同的转移测试分布进行了全面评估，实验证明我们的方法在各种
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3 years ago
AAAI
深度神经网络中对标签噪声鲁棒的损失函数
本文介绍了一种寻找对标签噪声具有内在容忍性的损失函数的方法，并提供了一些在多类分类问题中让该损失函数在风险最小化时具有内在容忍标签噪声的充分条件，同时通过实验验证了基于平均误差值的损失函数是内在鲁棒的，并且标准反向传播足以学习出真正的分类器
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7 years ago
COLING
检测对话环境中的上下文相关消息
该研究旨在解决聊天机器人系统中当需要考虑自然语言上下文的情况及使用长短时记忆网络学习分类器的问题，并取得了显著的分类准确性提升。
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8 years ago
关于标签噪声下决策树学习的鲁棒性
本文通过理论分析和大量模拟实验表明：在大样本情况下，许多流行的决策树算法对于对称标签噪声具有鲁棒性，并提供了一些样本复杂度结果来说明其鲁棒性的可靠性。
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8 years ago
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