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新的 REPAIR 框架应对长尾分类挑战
研究人员推出 REPAIR，一个新颖的长尾重排框架，旨在提高模型在具有不平衡数据集的分类任务上的性能。与之前对模型 Logits 应用固定偏移量的方法不同，REPAIR 将必要的校正分解为类内和类间组件。这种分解允许更自适应的调整，尤其是在类别的相对排序因输入而异的情况下。在包括文本分类和视觉识别在内的九个基准测试中的实验表明，REPAIR 在类间校正有益的情况下非常有效。
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新的RePAIR架构通过自监督学习国际象棋概念
研究人员开发了一种名为RePAIR的新型自监督学习架构，它结合了MAE、JEPA和BERT的元素。该架构旨在将序列数据（如国际象棋局面）编码为有意义的表示。在国际象棋中的实验表明，RePAIR可以在没有强化学习的情况下学习概念并推理棋子移动，从而实现对棋局轨迹的直观分析。