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分类模型修正的规则挖掘
机器学习模型需要不断更新或校正，以确保预测准确性始终保持高水平。本研究提出了一种校正规则挖掘算法，通过组合频繁项集挖掘和独特的剪枝技术，获取描述不准确子集群和纠正方法的综合规则列表，并从中收集数据不足的信息、直接纠正模型输出和分析概念漂移。
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9 months ago
从希望到安全：通过在潜空间中强制执行正确的原因来纠正深度模型的偏见
通过减少模型对偏见的敏感性，我们提出了一种在概念层面上确保正确原因的新方法，通过梯度来建模偏见，通过选择稳健的方向来减少模型对偏见的影响，并在 ISIC、Bone Age、ImageNet 和 CelebA 数据集上使用 VGG、ResNe
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a year ago
学习潜在因果动态
本文提出了一个名为 LiLY 的框架，用于解决时间序列建模中如何在未知分布转换下学习和快速更正模型的问题，该框架首先从不同的分布转移中恢复时间延迟的潜在因果变量并确定它们之间的关系，然后通过利用识别出的因果结构，将更正步骤进行公式化，将未知
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2 years ago
PatClArC：使用模式概念激活向量进行噪声鲁棒性模型调试
本文介绍了一种名为 PCAV 的模式概念激活向量，用于在潜在空间中实现噪声鲁棒的概念表示，并证明了基于模式的人工建模对 CAVs 的应用具有有益的影响。
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2 years ago
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