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Zhanliang Wang
Zhanliang Wang
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新的 REPAIR 框架应对长尾分类挑战
研究人员推出 REPAIR，一个新颖的长尾重排框架，旨在提高模型在具有不平衡数据集的分类任务上的性能。与之前对模型 Logits 应用固定偏移量的方法不同，REPAIR 将必要的校正分解为类内和类间组件。这种分解允许更自适应的调整，尤其是在类别的相对排序因输入而异的情况下。在包括文本分类和视觉识别在内的九个基准测试中的实验表明，REPAIR 在类间校正有益的情况下非常有效。
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新AI模型结合面部图像和临床数据用于罕见病诊断
研究人员开发了GestaltMML，一种利用Transformer架构的新型多模态机器学习方法，以增强罕见遗传性疾病的诊断。该系统整合了面部图像、人口统计数据和临床笔记，其表现优于现有的仅图像模型。GestaltMML在缩小诊断可能性和支持遗传测序数据再解释方面显示出特别的潜力，尤其对于来自代表性不足的祖先的患者。