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新研究通过同伴模型探测解决机器学习过拟合问题
一篇新的研究论文探讨了机器学习中的“过拟合陷阱”，即优化现有用户群体的平台可能导致全局性能任意变差。该论文提出了一种受知识蒸馏启发的“同伴模型探测”算法，允许模型从未选择它们的用户那里学习。如果探测源信息足够丰富，该方法可以收敛到一个风险有界的平稳点，这在MovieLens、Census和Amazon Sentiment数据集的实验中得到了证明。
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嵌入模型增强了对不常见姓氏的种族预测
研究人员开发了一种由嵌入驱动的方法来改进概率种族预测，解决了现有方法（如贝叶斯改进姓氏地理编码 (BISG)）的局限性。标准的 BISG 依赖于遗漏不常见姓氏的人口普查数据，导致对相当一部分人口的性能下降。新方法 eBISG 利用预训练的文本嵌入和神经网络来估计 Census 未覆盖姓氏的种族概率，显示出显著的收益，尤其是在西班牙裔和亚裔个体方面。