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julien combes
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新的 Macro Mondrian CRC 方法增强了对不平衡数据集的风险控制
研究人员引入了一种名为 Macro Mondrian Conformal Risk Control (Macro Mondrian CRC) 的新方法，以增强保形预测的可靠性，尤其是在不平衡数据集上。该技术扩展了 Conformal Risk Control (CRC)，允许在数据域内用户定义的组之间进行风险控制，而不仅仅是平均控制。该方法利用分类法将组分配给数据点，并根据组概率调整风险权重，确保稀有数据段得到适当的关注。该方法已在语…
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主动学习策略在模拟数据不平衡下仍有效
一项发表在arXiv上的新研究探讨了主动学习策略在二元语义分割中的有效性，特别是在机器视觉和医学成像领域。该研究模拟了这些领域中由于数据量和存储限制而常见的类别不平衡和标签偏移场景。研究结果表明，即使在显著的数据不平衡情况下，主动学习方法，特别是基于熵和核心集选择的方法，仍然具有竞争力，并且通常优于随机抽样。该研究还量化了在标签偏移明显时所经历的效率损失。