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在平衡数据以实现公平性或鲁棒性时，注意图形
机器学习中公平性或鲁棒性的失败可能源于协变量、结果和辅助因素之间的不希望的依赖关系。数据平衡是缓解这些问题的常见策略，但往往无法选择性地消除任务的因果图中的不希望依赖关系，导致多种失败模式，甚至干扰正则化等其他缓解技术。因此，在进行数据平衡
PDF11 days ago
LogRCA: 分布式服务的基于日志的根因分析
通过使用半监督学习方法处理稀有和未知错误，并设计了处理噪声数据的方法，我们提出了一种名为 LogRCA 的方法，用于识别以最小集合描述根本原因的日志行，其在大规模生产日志数据集上的评估结果表明，在检测候选根本原因的精确性和召回率方面，Log
PDFa month ago
消除 CLIP 的偏差：多模态学习中数据平衡的实用性如何？
探讨使用数据平衡来减轻对比语言 - 图像预训练（CLIP）中的偏见的有效性，提出了一种名为 Multi-Modal Moment Matching（M4）的新算法，用于减少多模态数据中的表示和关联偏见，并对 CLIP 对偏见的学习和遗忘的动
PDF4 months ago
基于不平衡数据的深度学习中的最大后验比率对合成信息的研究
本研究通过生成合成数据来平衡少数类别数据，以探究类别不平衡数据对深度学习模型的影响。我们提出一种优先选择高信息熵样本的技术，通过最大化生成合成样本在其类别正确区域的概率来增强机器学习算法的准确性和效率。实验结果显示我们技术在增强深度学习模型
PDF6 months ago
CheXFusion: 多视角特征有效融合用于长尾胸部 X 射线分类的转换器
本研究通过引入 CheXFusion，一个基于 transformer 的融合模块，结合多视图图像处理，通过自注意力和交叉注意力机制，高效聚合多视图特征并考虑标签的共现作用，进一步探索数据平衡和自训练方法以提高模型性能，在 MIMIC-CX
PDFa year ago
数学对象的数据增强
通过数据平衡和数据增广来优化针对非线性多项式问题中的变量排序问题，实现了平均提高 63％的机器学习模型准确性，同时探讨了其在其他数学机器学习应用中的潜在应用。
PDFa year ago
ICML回归机器学习问题中的公平性归一化：一种简单的归一化技术
通过归一化的方式，该研究提出了一种名为 FaiReg 的简单有效的方法，用于最小化回归问题中的不公平影响，特别是由于标签偏差引起的影响，与数据平衡和对抗训练相比表现更优，同时不会像对抗训练一样破坏原来问题的性能。
PDF2 years ago
EMNLP强盗不遵守规则：多臂老虎机平衡多方面机器翻译
本研究根据多重因素，如来自于多个领域或质量复杂度不同的数据平衡训练语料，通过多臂赌博机进行数据平衡，优化机器翻译模型参数与数据平衡之间的关系，可以在多个不同的多重领域中获得具有竞争力的机器翻译系统。
PDF3 years ago
EMNLP多语言和多域神经机器翻译训练的不确定性平衡
本文介绍了一种能够动态调整训练数据使用的方法 MultiUAT，用于多语料机器翻译，通过信任的干净数据确定模型的不确定性，实现数据平衡，经过实验证明，MultiUAT 在多语言和多领域环境下都比现有方法表现更好。
PDF3 years ago
RMS-Net: 足球事件检测的回归和掩蔽
该论文提出了一种轻量级的、具有模块化特性的网络，用于识别足球比赛中的事件，并且能够同时预测该事件的类别和时间偏移量；在使用标准特征测试时，与当前最新技术相比，该方法的平均精度提高了 3 个百分点，并且与强 2D 骨干网络结合微调后，在测试集
PDF3 years ago
小批量差异化的行列式点过程
本文提出了一种基于 Determinantal Point Process（DPP）的新型非均匀采样方案，用于在 mini-batch SGD 优化中实现数据的多样性和平衡，成为了 Diversified Mini-Batch SGD (D
PDF7 years ago