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RESEARCH · CL_72447 · Jun 3 · 16:09

新的迁移学习方法解决了源异构性问题

研究人员开发了一种名为Trans-GLMC的新迁移学习方法，以解决机器学习中的源异构性问题。当辅助数据源的相关性不均等且可以分组为集群时，这种方法特别有用。该方法的研究动机是利用来自27家医院的数据对自杀风险进行研究，其中无差别地汇总数据可能会掩盖重要的特定于机构的差异。