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LuminanceL1Loss：一种测量感知亮度和颜色差异的损失函数
我们介绍了一种新的损失函数 LuminanceL1Loss，旨在增强图像恢复任务的性能。通过将图像转换为灰度图像并计算灰度和彩色通道的均方误差损失，我们证明了它在 Retinexformer、BUIFD 和 DnCNN 架构中的优越性。实验
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8 months ago
局部差异密度下的深度不平衡时间序列预测
本文提出了一种基于权重调整的时间序列预测框架，通过降低由突发变化造成的损失和提升正常状态下的损失来提高预测精度。通过对 12 种模型在 8 种数据集上的实验，证明该方法能够平均降低 MSE 10.1％，在最先进的模型上可以高达 18.6％。
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a year ago
MM
光纤传输均衡的低复杂度卷积神经网络
本文提出了一种卷积神经网络来缓解纤维传输效应，其可减少可训练参数五倍并比替代均衡器的 MSE 在复杂程度相当的条件下获得 3.5 dB 的改进。
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2 years ago
用于离线策略评估的表示平衡 MDP
本研究关注强化学习中的离线策略评估问题，提出了一种基于因果推理的 MDP 模型有限样本泛化误差上界算法，解决了策略价值和平均策略价值估计的问题，并在常见合成基准和 HIV 治疗仿真中获得了较低 MSE 的结果。
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6 years ago
指数筛选与稀疏估计的最优速率
通过 Exponential Screening 方法，本文讨论了高维线性回归的稀疏估计问题，提出一个同时考虑稀疏性和均方误差最小的线性组合近似函数估计方法，并证明其在高斯回归方面的优越性。
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14 years ago
指数族通用 SURE: 应用于正则化
该论文提出了针对广泛问题的 Stein 无偏风险估计方法，扩展了 SURE 设计技术，并建议了一种基于正则化 SURE 目标的小波去噪策略，可以改善均方误差性能。
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16 years ago
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