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Set-Valued Classifiers

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  1. TOOL · CL_312742 ·

    新损失函数改进了AI集合值分类器在不平衡数据上的性能

    研究人员开发了一种odd-K-out (OKO) 损失函数的修改版本，以提高集合值分类器在不平衡数据集上的性能。与标准的交叉熵训练相比，这种改进的OKO损失函数提高了样本效率并降低了计算开销。实验表明，该方法在不显著增加预测集大小的情况下，显著提高了各种集合值分类器在少数类别上的宏观准确率。