ensemble diversity | BriefGPT

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给予非标记数据的几乎免费提升：改进深度集成校准
在小训练数据情况下，通过使用未标记数据来改进深度集成模型的校准方法，该方法通过为每个未标记数据点与每个集成成员的不同随机选择的标签进行拟合，理论分析证明该方法在测试样本上能够获得低负对数似然和高集成的多样性。经过详细实验证明，在训练集规模较
PDF9 months ago
探索用于提升集成强健性的模型学习异质性
通过形式分析和实证评估，本文展示了异构深度集成模型可以通过高集成多样性有效地利用模型学习的异质性以提高集成的鲁棒性。
PDF9 months ago
集成学习中的多样性统一理论
本论文提出了一种集成多样性理论，阐明了多样性的本质及对各种监督学习场景的影响，揭示了多样性是集合偏差方差分解中的一个隐含维度，同时提供了一种自动识别可使偏差方差多样性分解成立的组合规则的方法。在此基础上，实验进一步说明了我们可以用该框架来理
PDFa year ago
KDDDexDeepFM：集成多样性增强的极端深度分解机模型
使用 xDeepFM 模型，该论文提出了 DexDeepFM 模型来预测用户的正向反应概率，该模型引入了集成多样性和注意力机制来提高预测性能，这项工作在三个真实数据集上获得了良好实验结果。
PDF3 years ago
ICML神经集成搜索用于不确定性估计和数据集偏移
本文提出两种构建神经网络集合的方法，使用不同的体系结构，以细化预测结果并利用架构变化作为集合的差异性的来源，并在多个分类任务和现代架构搜索空间方面表现优于深度集成。
PDF4 years ago
深度神经网络集成防御欺骗攻击：集成多样性、准确性和鲁棒性
本文阐述了集成学习的一些基本概念，研究了如何优化集成学习的多样性来对抗敌对攻击，并提供了一些算法来学习如何生成高精度的集成预测。
PDF5 years ago
ICML通过促进集成多样性来提高对抗鲁棒性
该论文提出了一种新的方法，通过探索个体网络之间的交互来提高集成模型的抗干扰性，通过定义一种新的集成多样性的概念来在对抗性情境中促进网络多样性，并演示了一种适应性的多样性促进正则化器，以提高集成的鲁棒性。该方法在各种数据集上取得了良好的实验效
PDF5 years ago