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TOOL · CL_51295 · May 26 · 04:00

新方法通过在训练数据中加入“扰动”来修复机器学习测试集污染

研究人员提出了一种名为“扰动”（spiking）的新颖方法来解决机器学习评估中的测试集污染问题。该技术涉及有意地在训练数据中引入已知污染水平，从而校准记忆预测器。然后，可以使用这些预测器来统计纠正被夸大的测试分数，从而提供一种确保模型性能评估更准确的原则性方法。