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Yi Zhang
Yi Zhang
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新的NPPR指标提供了鲁棒的深度学习评估
研究人员引入了非参数概率鲁棒性（NPPR），一种用于评估深度学习模型鲁棒性的新指标。与假设已知扰动分布的先前方法不同，NPPR直接从数据中学习这种分布，在不确定性下提供了更实际的评估。开发了一种使用高斯混合模型的NPPR估计器，理论分析表明其与现有的对抗性和概率鲁棒性指标的关系。在标准数据集和各种模型架构上的实验表明，NPPR提供了更保守的鲁棒性估计。
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新的 minimax regret 框架增强了跨不同站点的治疗效果泛化能力
研究人员开发了一种新的统计方法，用于估计跨多个站点的异质治疗效果。该方法使用 minimax-regret 框架来创建一个可泛化的条件平均治疗效果 (CATE) 模型。该方法考虑了站点之间协变量和治疗效果的潜在分布变化，提供了比特定站点或汇总分析更稳健的替代方案。结果 CATE 模型被呈现为站点特定模型的可解释的加权平均值，提高了泛化能力和稳健性，这在模拟和实际应用中得到了证明。