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Jiang et al.
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新基准显示深度学习泛化度量具有区域依赖性
一项新的基准研究重新审视了在目标测试评估之前预测深度学习模型泛化能力的挑战，重点关注受控协变量偏移而非独立同分布（IID）数据的设置。研究人员发现，泛化度量的有效性高度依赖于特定区域，例如在CIFAR-10-C/P等各种损坏和扰动下评估的图像分类器。研究表明，模型选择不应仅依赖于IID评估所偏好的度量，而应将泛化度量视为区域依赖的排名信号，其效用必须针对预期的损坏或扰动设置进行评估。
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新方法解决相互冲突的健康治疗比较问题
研究人员引入了一类名为仲裁间接治疗比较的新方法，以解决“MAIC悖论”。当对同一健康数据进行不同分析得出关于治疗有效性相互冲突的结论时，就会出现这种悖论。所提出的方法旨在通过估计共同目标人群（特别是重叠人群）内的治疗效果来解决这一问题。