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TOOL · CL_324068 · Oct 27 · 04:00

新的SWAPE框架通过加权数据点优化模型训练

研究人员开发了一个名为SWAPE（稀疏样本加权与参数估计）的新框架，该框架可同时优化模型参数并为每个训练数据点分配单独的权重。该方法旨在减轻不良数据点在模型训练中的影响。该框架支持各种损失函数，并使用交替最小化方法结合majorize-minimize近似进行优化。实验表明，与现有方法相比，SWAPE能有效减少异常数据的影响。