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Average Precision
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新指标gSAP通过考虑所有查询对来增强表示学习
研究人员引入了用于表示学习的全局平均精度（gSAP），这是一种新颖的可微分代理指标，旨在改进机器学习模型的训练。与单独评估查询的传统指标不同，gSAP同时考虑批次内的所有查询-候选对。这种整体方法允许在整个查询中进行更一致的相似性比较，即使使用单一决策阈值也是如此。该指标在监督度量学习、跨模态对齐和自监督预训练方面表现出改进，在各种基准测试中优于InfoNCE和其他AP代理等既有方法。
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研究论文确定了脑机接口拼写准确性的关键指标
本研究论文探讨了在事件相关电位（ERP）脑机接口（BCI）中，哪些性能指标最能反映拼写速率的准确性。研究分析了两个数据集（私有的LARESI数据集和公开的OpenBMI数据集）中的13项指标，以确定它们在反映用户拼写性能方面的有效性，尤其是在ERP应用中常见的数据不平衡分布情况下。研究结果表明，Brier分数、Matthews相关系数（MCC）以及考虑类别不平衡的指标，如ROC AUC、PR AUC、AP和pAUC，最能指示拼写性能，…