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多目标复数性：资源有限情况下目标规定中的灵活性和公平性
通过建立多目标多重性理论框架，研究预测模型中目标变量选择对不同个体的结果和不同群体之间选择率差异的影响，涉及研究多元目标选择、公平性和预测倍数等方面。
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a year ago
无放弃对：通过规则三元组目标改进度量学习
提出了一种新的三元组目标函数的表达方式，明确规范化了三元组中正负特征之间的距离与主干网之间的距离，这种方法在基准数据集上和大规模医疗保健数据集 (UK Biobank) 上的表现均优于传统和现有的三元组目标函数表达方式，并已通过在健康风险预
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2 years ago
MIMIC-IV 数据集上深度学习模型的可解释性和公平性评估
该研究关注深度学习模型在医疗场景下的可解释性和公平性问题，以 MIMIC-IV 数据集为例，分析了预测模型的可解释性和预测公平性，并揭示了该数据集中存在的偏差和不平等对策。
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3 years ago
稀疏分层 Tucker 分解及其在医疗保健中的应用
提出一种新的张量分解方法：稀疏分层 - 特克 （Sparse H-Tucker），用于解决稀疏和高阶数据张量的问题。该方法的嵌套采样技术解决了传统的层次特克方法中所存在的可扩展性问题，此方法更快，更节省空间，并且能够构建一个可解释的疾病层次
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8 years ago
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