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搜索结果 - 5
基于深度强化学习的联邦学习中的按需模型和客户端部署
我们提出了一个利用深度强化学习技术的按需解决方案，通过在运行时使用 Docker 容器部署新的客户端，以解决动态和移动环境中的数据可用性和客户端选择的挑战。我们的架构能够适应环境变化，并对按需请求做出响应，从而提高客户端的可用性、能力、准确
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2 months ago
数据流系统中的因果故障定位
数据流计算是一种用于多种系统工程的范式，具有潜力成为数据驱动应用程序开发的选择。数据流计算的特征之一是对整个系统的数据流图的自然访问。最近，观察到这些数据流图可以被视为完全的图形因果模型，从而开放了将因果推理技术应用于数据流系统的机会。在本
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a year ago
关于伪相关对于未知类别检测的影响
研究表明，在训练集中，假设特征和标签之间的虚假相关性增强，检测模型对于发现野外数据的能力会大幅降低。通过引入 “不变” 的特征来新定义和建模数据转移，提出了新的数据转移形式，并在此基础上深入探究了虚假相关在识别过程中的影响，同时提出了一种降
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3 years ago
KDD
机器学习系统中向后兼容性的实证分析
本文研究机器学习中的更新问题，探讨了一些挑战和需要解决的问题，包括向后兼容性，数据偏移和噪声数据集等，并提出了解决这些问题的策略。
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4 years ago
在连续学习中通过动态内存缓解灾难性遗忘
本研究介绍了一种使用动态内存来适应医学影像中不断变化的数据漂移及应对灾难性遗忘效应的机器学习算法，并在两种不同扫描协议的临床 CT 数据和合成分类任务中进行了实验验证。实验表明，动态内存能有效对抗多个数据漂移设置下的灾难性遗忘，并不需要显式
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4 years ago
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