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Blanca Cano-Camarero
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新的核稀疏化方法提高了机器学习的效率
研究人员推出了一种名为“向后核集聚”（Backward Kernel Herding）的新算法，旨在提高核方法学习的效率，这类方法对于大型数据集通常计算成本很高。该方法以及一个名为“灵活核稀疏化”（Flexible Kernel Thinning）的扩展，旨在创建代表性的数据集子集，同时在再生核希尔伯特空间（Reproducing Kernel Hilbert Space）中保留关键属性。实验表明，向后核集聚在训练时间效率方面有显著提…
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新的CoCo损失函数提升了嵌入质量和训练速度
研究人员推出了一种新颖的损失函数CoCo，旨在创建规范化且结构良好的数据表示。该函数促进类内塌陷和类间对比，使神经网络能够实现具有显著类间角度分离的几何最优嵌入。在OpenML-CC18基准上的理论分析和实验表明，CoCo相比于点回归和交叉熵等现有方法具有优势，能够带来更具信息量的梯度、更快的收敛速度和更紧密的类簇。