实体
Alexandre Lemire Paquin
Alexandre Lemire Paquin
PulseAugur coverage of Alexandre Lemire Paquin — every cluster mentioning Alexandre Lemire Paquin across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.
总计 · 30天
2
90 天内 2
发布 · 30天
0
90 天内 0
论文 · 30天
2
90 天内 2
层级分布 · 90 天
主题
情绪 · 30 天
2 天有情绪数据
最近 · 第 1/1 页 · 共 2 条
-
用于平滑损失函数的新型PAC-Bayes去随机化方法
研究人员开发了一种新的方法，用于去随机化PAC-Bayes泛化界，特别适用于平滑损失函数。该方法旨在通过利用损失函数和预测器类别的平滑特性，为确定性预测器创建高概率界。研究详细介绍了从Gibbs预测器过渡到后验均值确定性预测器的成本，将其与Jensen差距类的泛化差距联系起来，并提出了一个受理论框架启发的实用正则化器。
-
新的损失函数对称化提高了神经网络对标签噪声的鲁棒性
研究人员开发了一种新的神经网络训练方法，该方法对标记数据中的错误具有更强的鲁棒性。这种称为损失函数对称化的方法，在理论上保证了在处理噪声标签时具有更好的性能。该研究介绍了特定的多类损失函数，包括SGCE和alpha-MAE，它们在现有方法之间进行插值，并提供平滑度控制，在基准测试中显示出有竞争力的结果。