feature correlation | BriefGPT

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相关性下的变量重要性排序挑战
变量重要性在可解释机器学习中起着关键作用，它有助于衡量因素对预测模型输出的影响。我们的研究重点是评估和评估旨在解决变量重要性评估中特征相关性问题的方法，如条件预测影响（CPI）等，我们首先进行综合模拟研究，调查特征相关性对变量重要性评估的影
PDF5 months ago
VertiBench：提升竖直联邦学习基准中特征分布的多样性
本文介绍了两个影响垂直联邦学习性能的关键因素 - 特征重要性和特征相关性，并提出了相关的评估指标和数据集分割方法，同时介绍了一个实际的 VFL 数据集来解决图像之间的 VFL 场景不足。针对尖端的 VFL 算法的全面评估为未来的研究提供了有
PDFa year ago
CVPRR²Former: 基于 Transformer 的统一检索与重排序模型在地点识别中的应用
本研究提出了一个统一的地点识别框架，使用名为 R^2Former 的新型 Transformer 模型，该模型处理检索和重新排序，通过特征相关性，注意力值和 xy 坐标进行重新排名，实验结果表明其具有卓越的性能和较低的内存消耗。
PDFa year ago
KDD深度图神经网络的特征过度相关性：新的视角
该论文提出了一个新视角来观察深度图神经网络表现下降的问题，即特征过度相关性。作者通过理论和实证探究了这一问题的存在及可能的原因，并提出一个名为 DeCorr 的通用框架来消除特征冗余信息，从而减少特征相关性问题，实验证明提出的方法可以帮助深
PDF2 years ago
AAAI基于重叠估计的局部特征匹配指南
本文提出了一种名为 OETR 的 Overlap Estimation 方法，该方法利用 Transformer 对图像对进行条件化，并在常见可见区域内约束本地特征匹配，并在特征相关性和重叠回归的两个步骤中执行重叠估计，可用于任何现有的局部
PDF2 years ago
E-RAFT: 来自事件相机的稠密光流
本文提出了一种针对事件相机的全新稠密光流计算方法，通过引入特征相关性与顺序处理的设计思路，相比于现有方案在数据集 MVSEC 上将终点误差降低了 23％，并提出一种新的数据集，更能反映现实场景中物体的运动情况，最终结果的终点误差比之前的方案
PDF3 years ago
CVPR将边缘、姿态与解析相对应
本文提出了一种基于非局部区块的 Correlation Parsing Machine（CorrPM）来发现边缘、姿态和 human parsing 特征图之间的空间亲和力，利用特征相关性提高人体解析的准确性，与拼接特征相比有更好的性能表现
PDF4 years ago