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帕累托前沿多样化批次多目标贝叶斯优化
我们提出了一种基于贝叶斯优化的新方法,称为 Pareto front-Diverse Batch Multi-Objective BO (PDBO),用于解决多目标优化问题,其中我们可以评估一批输入并发现高质量和多样化的 Pareto 前沿
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21 days ago
多次运行下展示 Pareto 前沿可变性的 Python 工具
本研究旨在提高深度学习性能的同时优化其他指标(如推理时间或内存需求),探讨多目标优化方法 (MOO) 中随机种子引起的可变性对表现的影响,并详细介绍了一种 Python 包来处理此问题。
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a year ago
MultiZenoTravel: 已知 Pareto 前沿的可调多目标规划基准测试
本文提出了一种可调式基准生成器以及相应的求解器,能够可靠地计算得出所得实例的真实 Pareto 前沿,并讨论了算法的复杂度和如何找出所有 Pareto 最优解。实际演示表明,我们的求解器可以在合理的时间内找到世界上两个最大机场之间的所有 P
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a year ago
机器学习的准确性和公平性权衡:基于随机多目标方法的研究
本文介绍了一种新的处理公平性的方法,通过建立一个随机多目标优化问题,得到一组准确且平衡的 Pareto 前沿,以此权衡准确度和公平性,以更高效地处理大量的流数据。
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4 years ago
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