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机器学习基准测试中方差的考虑
通过模拟对比机器学习算法的整个基准测试过程,我们发现数据采样、参数初始化和超参数选择对结果的影响显著。进一步分析今天所用的主要比较方法,我们提出一种反直觉的结果,即在不增加计算成本的情况下,将更多的变化源添加到不完美的估计器中可以接近更理想
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3 years ago
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