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搜索结果 - 5
通过微观偏差 - 方差分析理解最佳特征转移
在转移学习范式下，该研究探索了使用预训练特征转换来优化下游性能的简单线性模型，并发现了通过最小化沿着一组下游任务的平均渐近下游风险来确定最佳预先训练表示的相对重要性以及从偏差 - 方差角度对它们的贡献的特征和结构的学习。
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3 months ago
ICML
在线自动机器学习的 ChaCha 算法
本文提出了一种名为 ChaCha 的算法，用于在线学习环境下进行超参数的选择和优化，ChaCha 利用样本复杂度限制确定冠军并调度一组实时的挑战者，经过应用程序相关的冠军的 oracle 确认最佳的配置后保证具有亚线性遗憾。在实验中，我们表
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3 years ago
ICML
关于持久化图上模板函数的自适应分区
本文提供了一种自适应分区的方法来改进模板函数功能，该功能通过坚定的支持函数提供了持续性图的稳定向量表示，并提供了一种框架来自适应选择模板函数所需的参数。
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5 years ago
使用模板函数逼近持久图上的连续函数
本文提出了一种基于模板函数的数学框架，可以将坚韧图映射到向量空间，并在监督学习任务中进行分类和回归算法。
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5 years ago
MoleculeNet: 分子机器学习基准
MoleculeNet 是一个大规模分子机器学习基准测试，为多种先前提出的分子特征化和学习算法提供高质量的开源实现，并证明了可学习的表示是分子机器学习的强大工具，但其性能受到数据稀缺和高度不平衡分类的影响，物理感知特征化的使用对于量子力学和
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7 years ago
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