研究者提出OMA黑盒模型集成方法
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研究者提出OMA黑盒模型集成方法
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AI 综述
研究者提出一种名为 Optimizable Model Averaging（OMA）的黑盒集成方法：在冻结所有候选模型参数的前提下，为每个模型学习一个非负标量权重，对预测概率做加权平均，因此可集成架构不同的模型。 该方法通过最小化带正则化的预测熵来学习权重，并考察正则化对校准的影响。研究者称，在部分配置下观察到更低的期望校准误差，性能与校准的权衡优于模型输出平均。
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最新进展10月12日 12:00
OMA：面向异构模型输出的可优化模型平均集成方法报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月12日
- arXiv stat.MLOMA：面向异构模型输出的可优化模型平均集成方法
研究者提出 Optimizable Model Averaging（OMA），一种黑盒集成方法，为每个候选模型学习一个非负标量权重，在冻结全部模型参数的前提下对预测概率加权平均，从而支持架构不同的模型集成。该方法通过最小化带正则化的预测熵来学习权重，并考察正则化对校准的影响，在部分配置下观察到更低的期望校准误差，性能与校准的权衡优于模型输出平均。
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