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任意维度球形数据的 NTK 最小特征值的界限
本研究论文提出了一种新方法，通过使用半球变换，基于数据的共线性而不是数据分布和高维设置，计算神经切线核的最小特征值的界限，这对神经网络优化和记忆分析具有重要意义。
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a month ago
使用 Procrustes 验证集合进行共线数据集增强
我们提出了一种新的方法来增加数字和混合数据集，通过利用交叉验证重采样和潜变量建模来生成额外的数据点。该方法对于具有中度到高度共线性的数据集特别有效，因为它直接利用了这个属性进行生成。该方法简单、快速，并且有很少的参数，在文中已经证明无需特定
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7 months ago
定量描述 XAI 方法中相关特征的贡献
提出了一种简单而有用的代理，修改任何 XAI 特征排序方法的结果，以便考虑预测变量之间的依赖关系。该方法是模型不可知的，而且在存在共线性时计算每个预测变量在模型中的影响非常简单。
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a year ago
AAAI
样本重加权的稳健学习
本文研究如何在模型错配偏差情况下学习线性预测模型。我们提出了一种样本重新加权方法，该方法可以减少输入变量之间的共线性，从而提高设计矩阵的条件，并与任何标准学习方法相结合，用于参数估计和特征选择，进而提高模型在不同分布数据集下的稳定性。
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5 years ago
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