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关键词
data splitting algorithm
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基于聚类的领域泛化验证划分
该论文考虑了域漂移下的模型选择问题,并提出了一种基于核 k-means 聚类的数据分割算法,该算法最大化训练集和验证集之间的最大平均差异 (MMD),提高选定模型的泛化能力,该技术在一系列数据集和训练算法中一直表现优于其他分割策略,适用于域
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