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Cohen
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研究：评估设计影响MeSH特征性能差距
一篇新发表在arXiv上的研究论文，调查了评估设计对专家分配和自动生成的医学主题词（MeSH）在用作分类任务特征时的性能差距的影响。该研究在Cohen药物类别识别基准上，比较了词袋逻辑回归模型和领域特定语言模型BiomedBERT。研究结果表明，专家分配和自动分配MeSH之间的差距会因评估方法（如语料库大小和交叉验证折叠）而显著不同。研究还指出，像BiomedBERT这样的Transformer模型在处理附加的MeSH术语时可能面临令…
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新的相干性方法增强了神经网络的可解释性
研究人员开发了一种名为相干性（coherence）的新方法，以提高深度神经网络的可解释性。这种几何特性受到大脑神经编码的启发，确保神经元响应状态空间的连续区域，类似于网格细胞的功能。通过使用一种名为Coh的可微分目标函数在训练过程中强制执行相干性，模型不仅学习到可解释的特征，还学习到一个可解释的特征空间。该方法已在合成和真实世界的数据集上得到验证，包括旋转的MNIST和BERT token embeddings，证明了其在使复杂模型更…