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weighted entropy
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在协变量偏移下，在少量测试样本的情况下改善公平性和准确性的权衡
在测试数据中的协变量偏移可以显著降低模型的准确性和公平性表现。我们提出了一种基于加权熵的预测准确性目标和表示匹配损失的新型组合目标函数，通过实验证明了我们的损失函数优化在公平性与准确性的权衡上优于其他基线方法。我们还提出了一种称为不对称协变
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9 months ago
马尔可夫决策过程中的主动模型估计
本文研究了基于 Markov 决策过程 (MDP) 环境中的精确建模的高效探索问题，提出一种以加权熵为基础的算法用于解决贪心算法在探索初阶段表现较差的问题，并在简单的具有异构噪音的两个问题上进行了验证。
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4 years ago
ICML
最大熵正则化的多目标强化学习
通过加权熵的方法构建的一个新的多目标强化学习优化目标，同时配合最大熵法优化，通过比较 OpenAI Gym 的多目标机器人任务与其他基线实验，证实了该方法在性能和样本效率方面具有显著的改进。
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5 years ago
加权熵：基本不等式
这篇论文扩展了之前的笔记，阐述了加权熵的概念及其与 Fisher 信息不等式、熵能不等式和 Lieb 分裂不等式的关系，并讨论了关于加权熵和信息速率的概念。
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7 years ago
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