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stratification
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一种高效的模型评估框架： 分层、抽样和估计
模型性能评估是机器学习和计算机视觉中的关键而昂贵的任务。在本文中，我们提出了一种模型评估的统计框架，包括分层、抽样和估计组成部分。我们的实验表明，通过基于准确的模型性能预测进行 k-means 聚类的分层方法能够提供比传统的简单随机抽样更为
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23 days ago
一个简单实用的方法来减少差异隐私的不均衡影响
通过使用分层方法，可以在不用额外的隐私预算的情况下得到高准确性的全局统计学估计，从而减少差异的工作是减少差异的差异数据隐私机制应该被比较的一个强有力的基线。
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7 months ago
基于度的图神经网络节点分层
通过基于图节点的分层，将图神经网络 (GNNs) 中的节点分为低度和高度两组，并通过对每个组中的节点独立学习权重矩阵的方式进行简单修改，从而提高性能。
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7 months ago
探究基于会话的推荐系统中的流行度偏见
通过分析 session-based 推荐任务的唯一特性，对倾向性进行独特计算，研究在不同数据集上的倾向性分布和不同分层技术，在推荐系统的大规模离线评估中取得了令人期待的结果。
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7 months ago
科学中多样性与创新之悖论
研究发现在科学界中，虽然少数群体具有更高的科学创新率，但是他们却面临晋升困难的局面，导致在学术界中的代表性不足。这一现象被称为多样性悖论，它折射了在科研领域的社会结构中存在的不公平。
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5 years ago
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