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基于 GNN 的会话推荐算法性能比较
在会话推荐设置中，基于图神经网络（GNN）的方法在集成不同类型项目的信息方面表现出色，然而，模型评估和研究方法仍存在问题，简单模型在平均倒数排名和点击率方面优于最近的 GNN 模型，指出会话推荐领域仍有改进空间。
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6 months ago
ICLR
被错误分类的样本是魔鬼：迈向统一的开放集识别
本文深入分析了 UOSR 任务在不同训练和评估设置下的性能，并评估了几种 OSR 方法的 UOSR 性能。我们发现 UOSR 性能明显优于相同方法的 OSR 性能，原因在于已知但错误分类的样本。我们还探讨了 OSR 的两种训练设置如何影响
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a year ago
联邦学习攻击再探讨：对间隙、假设和评估方案的关键讨论
通过对攻击 FL 的 48 篇相关文章进行系统性的映射研究，我们提供了对所提出的攻击及其评估设置的定量分析。在此基础上，我们揭示了几个关于目标 ML 模型类型、架构和数据分布的研究空白，并提出了一些推荐以避免评估中存在的偏差并促进充分的评估
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3 years ago
MixNorm: 通过在线归一化估计进行测试时适应
本文提出了一种简单而有效的方法，可以在测试期间估算批量标准化统计量以快速适应目标测试样本，并提出两种新的评估设置，避免对大量在线批次的依赖并能够仅通过单个样本估算准确的批量标准化统计量。该方法在测试时间自适应任务的新提出的设置中明显优于现有
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3 years ago
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