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overfitting problem
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基于骨架的动作识别的无监督空间时间特征增强与保真网络
通过研究 unsupervised learning 在基于骨骼的动作识别中的过拟合问题，本文提出了 Unsupervised spatial-temporal Feature Enrichment and Fidelity Preserv
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5 months ago
可解释的自适应基于树的模型选择时间序列预测
我们提出了一种新颖的方法，利用 TreeSHAP 解释性方法在线选择基于树的模型，并在时间序列预测任务中进行运用，以解决过拟合问题和模型选择的困境。实证研究表明，我们的方法在多个真实数据集上取得了与现有方法和基线方法相当甚至更好的结果。
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6 months ago
面向金融的参数化神经网络
提出一种神经网络架构，它可以学习一组不同数据样本的模型类，从而减少过拟合问题，应用到资产管理中的传统问题 —— 扩散曲线校准问题，并解决了环境、社会及公司治理评级对债券利差的影响问题。
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a year ago
基于注意力增强的端到端多任务学习在语音情感预测中的应用
本文提出了一种增强的端到端框架，通过学习其他辅助任务和关注机制来获取更加稳健和更好地共享表示，以缓解传统系统中由于有限训练数据而导致的过拟合问题，提高语音情感识别性能。
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5 years ago
词嵌入扰动用于句子分类
本文提出应用数据增强方法来解决自然语言过拟合问题，尝试通过应用多种噪声扰动输入词嵌入以及在不同类型的噪声上应用几个约束条件，从而改进基线模型在多个句子分类任务上的表现。
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6 years ago
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