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搜索结果 - 6
多成本场景下支持向量机
我们提出了一种新颖的支持向量机模型，通过在问题表达中引入性能约束来考虑误分类成本。具体而言，我们的目标是寻求具有最大间隔的超平面，使得误分类率低于给定的阈值。通过解决一个具有线性约束和整数变量的二次凸问题来获得最大间隔超平面。我们的实验结果
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6 months ago
更加自信地训练：在训练期间减轻注入和自然后门的影响
研究了深度神经网络中的后门攻击，发现了后门相关神经元和正常神经元之间的本质差异，并设计了一种新的训练方法，可以有效地防御注入后门，实验证明其效果显著。
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2 years ago
CVPR
通过神经网络和稀疏编码同时训练来学习不完整特征
该研究解决了在有不完整的特征数据集的情况下训练分类器的问题，开发了一种新的有监督学习方法，在假设数据矢量在未知字典上是稀疏表示的条件下，使用每个样本的特征子集来训练一个通用分类器，并且通过提出的充分条件，该方法在人工和公开数据集上验证其理论
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4 years ago
基于近紧边距的支持向量机广义化界
本文重新审视和改进了最大化边际的基本分类工具 SVM 的广义界限，并通过近乎匹配的下限补充了新的广义界限，从而几乎解决了 SVM 在边际方面的广义性能。
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4 years ago
关于正方体的非中心面积
本文讨论了一个立方体和一个仿射子空间的截面的体积，以及类似于多圆盘的超平面切割问题的复数模型。
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5 years ago
双主成分追踪
该研究探讨了如何从数据中学习到受离群点干扰的线性子空间，提出了一种名为双重主成分追踪（DPCP）的解决方法，并使用交替最小化和加权最小二乘法等算法来应对大规模数据。实验表明，该方法可以处理更多离群值和更高的相对维度，并且在计算机视觉等领域可
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9 years ago
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