unbiased estimator | BriefGPT

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IJCAI超参数优化在离策略学习中甚至可能是有害的及其应对方法
基于偏置记录数据准确估计反事实政策效果的评估在许多情况下不仅用于评估决策政策的价值，还用于搜索大候选空间中的最佳超参数。本研究探讨了离策略学习中的超参数优化任务，并提出了简单而高效的校正方法来解决相关问题。实证调查证明了我们提出的超参数优化
PDF2 months ago
Epsilon 非贪婪：通过均匀数据进行无偏推荐的赌博机方法
为了纠正推荐系统中的自反馈偏差，该研究提出了一个基于环境的多臂赌博机框架，使用少量均匀收集的数据来学习无偏估计器，并重点关注模型理解有限的项目，以生成改进的训练数据，有效解决了自反馈偏差问题。通过使用提出的训练方案进行广泛实验，证明了该模型
PDF9 months ago
聚合观测分类的通用无偏方法
该论文提出了一种新的通用的 CFAO 方法，通过为分类器学习提供纯净的监督并使用无偏风险估计器来保证风险的一致性，从而克服了先前研究中的问题。
PDFa year ago
SplitAVG: 一种针对医学影像的异构感知联邦深度学习方法
本文提出了一种新的异构感知联邦学习方法 SplitAVG，通过利用网络分割和特征图拼接策略，鼓励联邦模型训练目标数据分布的无偏估计器，与其他方法相比，该方法可以有效地克服来自不同医学机构的数据分布异质性所带来的性能下降，并可泛化到各种类型的
PDF3 years ago
ICLRSUMO: 潜变量模型对数边际概率的无偏估计
基于随机截断无限序列，提出了一种针对潜变量模型的对数边缘似然及其梯度的无偏估计方法，并采用编码器 - 解码器架构对编码器参数进行优化，以最小化估计方差。该估计方法不仅适用于训练模型，还可用于无偏估计和反向 KL 散度最小化等任务。实验结果表
PDF4 years ago
ICLR通过无放回抽样估计离散随机变量的梯度
本文提出了一种基于无重复抽样的离散随机变量期望无偏估计方法，将其与 REINFORCE 算法相结合，得到了具有内置控制变量的策略梯度估计器，并应用于多种任务得到了良好的效果。
PDF4 years ago
ICML任意损失和模型的互补标签学习
本文提出了一种基于互补标签学习的框架，通过无偏估计分类风险来进行模型选择，且适用于线性 / 非线性模型或凸 / 非凸损失函数，实验表明该方法优于现有方法。
PDF6 years ago
通过体积抽样得到的线性回归无偏估计
通过体积采样的子矩阵来估计一个满秩矩阵的伪逆，得到一个无偏的估计值以及其协方差。伪逆在解决线性最小二乘问题中起着重要的作用，通过我们的方法，基于采样列的权重向量能够无偏地估计出基于所有列标签的整体问题的最优解，并且建立了线性最小二乘和体积采
PDF7 years ago
廉价开展真实调查
研究了在个体参与调查的成本未知且服从已知分布的情况下，设计一种激励机制使得参与者能够真实反映的调查方案，以达到最小化估计方差和调查成本的目标。
PDF12 years ago
压缩矩阵乘法
介绍一种利用哈希函数、多项式乘法和误差纠正编码的简单算法来近似计算两个实数矩阵的乘积、计算精确的乘积矩阵，并可以以近线性时间内恢复其显著项。
PDF13 years ago