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gene expression data
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New HSS framework improves spectral estimators for related tasks
研究人员开发了一个名为分层谱收缩（HSS）的新统计框架，旨在改进高维统计和机器学习中的谱估计器。该方法通过部分汇集信息来应对分析来自相关但异构任务的数据的挑战。HSS将任务之间的谱方向正则化，使其趋向于一个共同的基，从而实现自适应收缩，并能获得更准确的估计，这在合成实验和基因表达数据分析中得到了证明。
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新的正则化方法提高了神经网络的性能和复杂度控制
研究人员开发了新颖的基于范数的神经网络正则化技术，旨在提高预测性能和复杂度控制。这些方法通过纳入输入特征协方差结构来扩展经典的岭和套索惩罚。一种策略修改权重衰减以考虑特征依赖性，另一种策略将 L1 稀疏性与协方差感知的 L2 正则化相结合，以获得结构化感知权重。使用模拟和真实世界数据（包括建筑制冷负荷预测和白血病细胞分类）进行的评估表明，性能得到了增强，尤其是在处理相关或高维特征时。