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实体 Motonobu Kanagawa

Motonobu Kanagawa

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  1. RESEARCH · CL_79612 ·

    用于卫星温室气体反演的机器学习模型显示出时序精度漂移

    研究人员调查了用于模拟卫星温室气体反演的机器学习模型在时间上的稳定性。他们使用来自温室气体观测卫星（GOSAT）的数据进行研究，发现当模型在训练期之外的数据上进行测试时，预测精度会随时间推移而下降。将时间作为特征显著提高了甲烷的预测精度，一个简单的Lasso模型表现优于更复杂的神经网络，并显示出更强的稳定性。