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proxy-based methods
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深度度量学习的鲁棒性标定代理损失
本文提出了一种 Calibrate Proxy (CP) 结构,它使用真实样本信息提高了代理损失中的相似度计算,并引入校准损失来约束代理优化向类特征中心。 通过多个实验验证了我们方法在三个公共数据集和多个合成噪音标签数据集上的有效性,表明我
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a year ago
MM
优化奖励的推荐系统的离线评估:仿真案例
本文介绍了推荐系统等互动应用中在线评估方法的重要性,分析了离线评估方法的特点,提出了使用基于模拟的比较作为评估手段的优点。
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2 years ago
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