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基于核方法的改进迁移可转移性估计方法
基于核心的改进传递性估计方法 Kite 能够通过评估特征可分性和相似性来提供可靠且高效的传递性估计，在大规模模型选择基准测试中相较于现有方法实现了显著的性能提升。
PDF2 months ago
条件独立性的实用核检验
描述了一种数据高效、基于核的条件独立性统计检验方法，通过数据拆分、辅助数据和更简单的函数类别等方法，控制偏差并校正测试水平，适用于合成和真实数据。
PDF5 months ago
ICCV学习上采样通过学习采样
DySample 是一种轻量级且有效的动态上采样方法，通过绕过动态卷积并从点采样的角度进行上采样，不仅更加高效，并且在多个密集预测任务中表现优异。
PDF10 months ago
非参数策略梯度算法在非平稳环境中的策略调整
该研究提出了一种非参数学习的策略，通过嵌入策略分布作为非递减的欧几里得空间中的特征，从而允许其搜索空间在非常高（可能无限）维的 RKHS（再生核希尔伯特空间）中定义。同时，通过在 RKHS 中计算的相似度度量，与 Adaptive H 技术
PDF2 years ago
使用无限宽的卷积神经网络进行数据集蒸馏
采用一种新的分布式基于核的元学习框架，使用无限宽的卷积神经网络，在数据集压缩中实现前沿的结果，通过对 MNIST，Fashion-MNIST，CIFAR-10，CIFAR-100 和 SVHN 等多个数据集的数据压缩进行初步分析，为数据如何
PDF3 years ago
具有连续处理的双无偏机器学习非参数推断
本文提出了一种基于双无偏机器学习 (DML) 的非参数推断方法，用于连续治疗变量的因果效应估计，同时解决了无遗漏条件和非参数 / 高维麻烦参数的问题，并通过利用基于核的双重稳健矩函数和交叉拟合提供了高级条件，以实现估计的无偏性。
PDF4 years ago
特征与通用张量积核函数
本文研究张量积核的不同特性，解决了最大平均偏差与 Hilbert-Schmidt 独立性标准何时刻画随机变量差异与独立性、何时判别概率分布的问题。
PDF7 years ago