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    统计学学术速递

    目标是输出一个假设向量的列表,使得其中至少有一个接近目标回归向量。我们的主要结果是这个问题的统计查询(SQ)下限为$d^{\mathrm{poly}(1/\alpha)}$。...analysis. 【40】 Towards Understanding Deep Learning from Noisy Labels with Small-Loss Criterion 标题:基于损失准则的噪声标签深度学习理解...在过去的几年里,人们发展了一种处理含噪标签的深度学习方法,其中许多方法是基于损失准则的。然而,很少有理论分析来解释为什么这些方法能从有噪声的标签中很好地学习。...本文从理论上解释了广泛应用的损耗准则的工作原理。在此基础上,我们对vanilla损失准则进行了改进,以更好地解决标签噪声问题。实验结果验证了我们的理论解释,也证明了改进的有效性。

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    统计学学术速递

    避免的$p$-值的实际需要使得通过假设检验标准进行平衡检查和重新随机化成为改善随机实验中协变量平衡的一个有吸引力的工具。...在美国,美国人口普查局(USCB)以十年一次的人口普查计数、城际人口预测(PEP)和美国社区调查(ACS)估计的形式发布了人口计数的面积估计。...此外,由于每个数据源的调查后调整,这些数据源不报告相同的面积人口计数。根据用于人口计数的数据源(分母数据),得出的面积疾病/死亡率可能有所不同。...为了准确捕获年度面积人口数量和相关的不确定性,我们提出了一个贝叶斯人口模型(B-Pop),该模型融合了所有三个USCB来源的信息,考虑了数据源特定的方法和相关错误。...我们在非常不同的领域获得了强有力的结果,如高斯过程回归、贝叶斯神经网络、表格数据集分类和Few-Shot图像分类,证明了PFNs的通用性。

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