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Brier skill score
Brier skill score
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Attention ResUNet 模型更新，改进小时降水预报
研究人员更新了他们的 Attention Residual U-Net 模型，该模型用于改进降水预报。更新后的模型现在每个季节使用一个训练模型，而不是每个月、每个提前期使用 192 个检查点，并将预报提前期从 48 小时延长到 72 小时。新的输入通道包括本地太阳时和月降水气候学，Brier Skill Score 验证现在纳入了昼夜维度。这些方法论的改变带来了预报准确性上适度但持续的改进。
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SoftMCC框架增强了不平衡分类模型的选择
研究人员推出了一种新颖的训练后框架SoftMCC，旨在改进不平衡二分类任务的模型选择。该方法通过利用概率值混淆计数，解决了传统Matthews相关系数（MCC）验证中固有的阈值依赖性问题。跨多个设置的实验表明，与AUPRC和[email protected]等其他指标相比，SoftMCC实现了更优越的稳定性和排名，尽管在所选模型的效用方面未显示出优势。