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tree-structured Parzen estimator (TPE)
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新的高斯-牛顿方法优化AI模型超参数
研究人员开发了一种基于阻尼高斯-牛顿方法的新型多目标超参数优化方法。该技术将超参数调整视为一个数值优化问题，估计雅可比矩阵以了解多个验证指标对超参数变化的敏感性。该方法在XGBoost分类任务的超参数上进行了测试，结果与网格搜索、随机搜索和TPE相比具有竞争力，特别是在乳腺癌数据集上，其准确率与网格搜索相当，同时改善了log loss和ROC-AUC。
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新框架支持对主动收集的数据进行有效统计推断
研究人员引入了一个名为ADC后推断的新框架，以解决通过主动数据收集（ADC）收集的数据在后续推断任务中重用时，统计有效性面临的挑战。该方法考虑了数据收集过程和数据依赖的目标构建引入的偏差。该框架旨在提供有效的p值和置信区间，适用于各种ADC过程，而无需对底层黑盒函数或代理模型做出严格假设。