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SRPX2
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随机噪声并不能简化精确 ReLU 网络验证
一篇新的研究论文探讨了在对抗性平滑下验证整流线性单元 (ReLU) 神经网络的复杂性。研究表明，添加随机参数噪声、裁剪和舍入网络权重并不能简化精确验证过程。研究结果表明，假设 NP 不是 BPP 的子集，即使对于某些网络配置存在固定的噪声水平，也不存在所有基本实例的高效验证器。
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Meta 的 'balance' 包指导调查偏差校正，使用 IPW、CBPS
Meta 研究人员发布了一个名为 Balance 的开源包，该包简化了使用 IPW、CBPS 和后层化等方法的调查偏差校正。该工具允许研究人员调整有偏差的样本，使其更好地匹配目标人群。此外，一种名为 TUR-DPO 的新方法被引入用于优化 AI 模型，该方法考虑了拓扑和不确定性，通过奖励推理结构而非简单的二元结果来改进对齐。