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Stackelberg
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新方法联合优化神经网络精度和校准
研究人员开发了一种新颖的方法，可以联合优化神经网络的精度和校准，无需单独进行事后校准步骤。这种双层Stackelberg公式将校准直接集成到训练过程中，使用交叉熵同时改进这两个指标。该方法表明，使用最终分类层作为校准器足以以最小的附加复杂性实现精确且校准良好的模型，其性能优于现有的最先进的校准技术。
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撤回的无人机资源管理论文提出了Stackelberg博弈和DRL
一项已被撤回的研究论文提出了一个用于管理无人机（UAV）主导的低空经济体资源的新框架。该方法结合了通信延迟和使用Lyapunov理论的物理控制稳定性，并将资源分配构建为Stackelberg博弈。为了解决无人机上的计算约束，开发了一种基于剪枝的近端策略优化算法，以有效地近似博弈均衡。