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Nemenyi test
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新的 CARSANN 方法提高了最近邻分类的准确性
研究人员开发了一种名为面向自适应最近邻分类的曲率感知半径收缩 (CARSANN) 的新方法，以提高最近邻分类的准确性。与使用固定邻域大小的传统 k-NN 不同，该框架根据数据的局部几何复杂度自适应调整每个邻域的空间范围。CARSANN 估计内在维度和局部平均曲率来控制邻域尺度，在曲率高的区域收缩半径，在平坦区域扩展半径。在 OpenML 数据集上的实验表明，CARSANN 在数据集上的平均平衡准确率显著提高，从 0.6506 提高到 …
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AI研究使用多臂老虎机剪枝神经网络
研究人员开发了一种新颖的方法来剪枝卷积神经网络（CNN）中的特征图，以降低计算成本和存储需求。该方法利用多臂老虎机算法，特别是UCB1和Thompson Sampling，在最小化准确性损失的同时识别和移除冗余特征图。研究表明，这些基于老虎机的算法在MNIST、CIFAR-10和SVHN等各种数据集上，其准确性与未剪枝模型相当，并且显著优于传统的贪婪和基于幅度的剪枝技术。