local optimization | BriefGPT

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在联邦学习中实现本地模型和全局模型的公平性
通过引入 EquiFL，增强联邦学习环境中的本地和全局公平性，同时确保准确性和公平性之间的良好平衡，并通过协调机制防止偏见在合作阶段间的传播。在多个基准测试中进行了广泛的实验证明 EquiFL 不仅在每个客户端实现了准确性和公平性之间更好的
PDF12 days ago
局部贝叶斯优化的行为和收敛性
文章介绍了 Bayesian 优化中的局部优化策略，对高维问题具有强大的实证表现，研究表明高斯过程样本路径的个体局部解的统计性质比全局方法更好，首次对 Bayesian 局部优化算法进行了严密分析，并推导了噪声和无噪声情况下的收敛速度。
PDFa year ago
面向供应链中断的生产计划适应性多智能体调度机制
本文提出了一种基于代理机制、结合本地优化技术和协商生成适应性时间表的方案，能够在短时间内有效地重新排产，以应对生产实践中的各种干扰，如零部件迟到或产品缺陷等。该方法经过对华为实际生产数据的评估，证明可以高效地生成时间表，并已验证为概念证明并
PDF2 years ago
ICML全球思维，本地行动：基于贝叶斯优化的高维分类和混合搜索空间
本文提出一种结合局部优化与定制内核设计的新型解决方案，有效应对高维分类和混合搜索空间，同时保留样本效率，经实验证明在性能、计算成本等方面优于当前基准。
PDF3 years ago
鲁棒的不确定性感知多视角三角测量
提出一种用于多视角三角化和不确定性估计的鲁棒高效方法，包括利用两个视角的 RANSAC 和中点方法的离群点剔除方案，比较不同局部优化方法以及用三个因素模拟三角化点的不确定性等。
PDF4 years ago
图割 RANSAC
本研究介绍了一种名为 Graph-Cut RANSAC 的鲁棒性估计新方法，通过在局部优化（LO）步骤中运行图割算法，以区分内点和外点，该方法是概念简单、易于实现、全局最优和高效的。实验结果表明，Graph-Cut RANSAC 在线拟合，
PDF7 years ago
基于 STFT 测量的非凸相位恢复
本文研究从相位不完整的短时傅里叶变换 (STFT) 测量中恢复信号的问题，其中当使用最小二乘问题的解来构造一个矩阵的主特征向量作为初始值，该问题可以由两种基于非凸优化的本地优化算法解决，其中第一种算法是基于最小化经验风险损失函数，第二种算法
PDF8 years ago