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Marcell Tamás Kurbucz
Marcell Tamás Kurbucz
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新的ACFS框架通过决策依赖不确定性改进风险优化
研究人员开发了一个名为自适应条件森林采样（ACFS）的新框架，用于优化谱风险目标，该目标结合了预期成本和条件在险价值（CVaR）。当不确定性分布依赖于决策时，这种情况会使传统的建模和仿真方法复杂化，而ACFS方法在这种情况下特别有用。ACFS集成了多种技术，包括广义随机森林和引导式探索，以提高尾部风险估计的准确性和可靠性。在基准数据集上的评估表明，ACFS在谱风险降低和逐次运行一致性方面优于GP-BO和CEM-SO等现有方法。
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新的诊断工具评估伪标签中的置信度阈值
研究人员开发了一种新的诊断工具，用于评估回归任务伪标签流程中置信度阈值的可靠性。该方法利用未标记数据上的残差分数方差，预测阈值校准分类器分数引入的偏差。提出的 $(V^{*}, \kappa)$ 决策规则旨在帮助实践者确定何时置信度阈值是一种安全做法。