data points | BriefGPT - AI 论文速递

关键词data points

搜索结果 - 9

ICML机器学习中个体数据点价值的尺度定律
我们通过研究个体数据点的比例行为来揭示数据点的价值随数据集规模的变化而逐渐减少的情况，并提供了支持我们的比例定律的学习理论，此定律在不同的模型类别中得到验证。我们进一步提出了最大似然估算器和分摊估算器，以有效地学习每个数据点的个别比例行为，
PDFa month ago
看到的信息决定了未看到的信息的数量
基于训练数据中出现次数相同的类别数量，研究表明预期情况下，一个未知总体中不出现在训练数据中的类别的数据点比例几乎完全由训练数据中出现的类别数量决定。通过优化和遗传算法，发现估计器的均方误差（MSE）较传统的 Good-Turing 估计器要
PDF5 months ago
随机凸优化中 ERMs 的样本复杂度
在这项工作中，我们证明了实际上只需要大约 d/ε+1/ε² 个数据点，就足够使得任何经验风险最小化器（ERM）在真实总体上表现良好，从而解决了一个中心基础问题，即学习在真实总体上取得好的性能需要观察多少数据点。
PDF8 months ago
ChatGPT 公平性与可解释 - 引导提示的作用
大规模语言模型在信用风险评估中的潜力研究表明，当遵循精心设计的提示并辅以领域特定知识时，这些语言模型可以与传统机器学习模型的性能相媲美。尤其值得注意的是，它们只使用了极少的数据 - 仅 20 个数据点，相比于机器学习模型的 800 个数据点
PDFa year ago
关于多重成员推断攻击和目标模型的数据点漏洞
本文通过定义新的指标来反映数据点在多重成员推断攻击下的脆弱性，从而捕捉多次攻击和不同目标模型下的脆弱数据点。作者运用可扩展性和灵活性的会员推断攻击平台 (VMIAP) 实现 54 次成员推断攻击，发现攻击模型对某些数据点情有独钟，同时发现数
PDF2 years ago
利用 Fisher 可分析性估算大型生物数据集的有效维度
通过分析数据点的可分离性，我们测试了一种最近引入的维数估计器，该估计器在多个基准测试和真实生物数据集上具有与最先进的度量相竞争的性能，并允许在内在嵌入假设不成立的情况下估计内在维数。
PDF5 years ago
IJCAI分析过敏的 AI：企业级机器学习中的不稳定性
本研究关注于应用预测几何模型于机器学习中时所面临的稳定性和方差问题，并通过分析诸如单个数据点、逼近方法和参数设置等特征对基于 word2vec 的推荐系统几何模型进行调整和优化，以实现对大规模数据点的信息价值检测。
PDF6 years ago
EMNLP通过考察测试集难度理解深度学习性能：一项心理测量案例研究
研究了深度学习模型性能评估中忽略的数据点特征和难度对测试集准确性的影响，通过用已有的心理测量学方法对人类的反应模式进行建模来估计难度，实验结果发现难度对于测试的结果有重要影响，同时易于学习的实例被模型学得更快。
PDF7 years ago
学习排序中的计算和统计权衡
本文对于大规模和异构化的现代数据集中的信息排序问题提出了一种可靠性保证的机制，通过有序的信息刻画，充分利用计算资源进行高效程度排名的学习并在特定数据结构下进行了验证。
PDF8 years ago