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English(EN) Optimal Allocation of Embedding Dimensions under Finite-Sample Constraints

新研究优化机器学习模型的嵌入维度分配

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一篇新研究论文提出了一种为机器学习模型中的分类预测变量优化嵌入维度分配的原则性方法。作者将其表述为一个约束分配问题，并证明了嵌入容量可以根据明确的近似误差权衡分配给各个预测变量。他们提出的闭式分配规则，根据预测变量的近似值与其参数成本之比的平方根成比例地分配维度，在计算预算有限且预测变量高度异构的情况下，比标准启发式方法提高了预算效率。该方法在模拟和现实世界的医疗保健应用中都显示出预测准确性和概率校准的改进。 AI

影响 为嵌入维度分配提供了一个原则性的优化框架，有望提高模型效率和准确性。

排序理由 该集群包含一篇详细介绍优化机器学习模型参数新方法的论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv stat.ML TIER_1 English(EN) · Vasileios E. Papageorgiou ·

    有限样本约束下的嵌入维度最优分配

    arXiv:2608.24592v1 Announce Type: cross Abstract: The embedding dimension of categorical predictors is usually selected through heuristic tuning, although it directly affects model complexity, approximation quality, and finite-sample generalization. This paper formulates embeddin…

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