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Javier Andreu-Perez
Javier Andreu-Perez
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新方法提高了非约束条件下的注视点估计精度
研究人员开发了一种名为“面向因素的注意力蒸馏”（FIUD）的新方法，以提高在非约束环境下的注视点估计精度。FIUD采用一种教师-学生框架，其中教师模型分析图像质量因素（如光照和清晰度）来预测注视点误差。然后，学生模型学习整合这些不确定性信号，从而增强其拒绝不可靠预测的能力。在大型数据集上进行测试，FIUD证明了其不确定性估计和选择性预测能力的提高，尤其是在具有挑战性的真实世界场景中。
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新的模糊回归扩展增强了机器学习的可解释性
研究人员为Ex-Fuzzy库开发了一个扩展，以实现Mamdani风格的模糊回归，增强了机器学习的可解释性。该扩展采用模糊C均值聚类结合目标感知划分初始化策略，从增强的输入-输出空间中提取语言变量。在KEEL存储库的十个回归数据集上的评估表明，高斯划分在规则库紧凑的情况下实现了约0.86的平均决定系数，优于线性回归和随机森林等标准基线。