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研究者提出各向异性膨胀用于最优正则化

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AI 综述

Carson Newman 与 Oscar Leong 提出各向异性膨胀(anisotropic dilation),一种沿欧氏射线按球面正剖面缩放各点的保方向映射,可在 Gibbs 类中从任意源分布到达任意目标正则化器。 该工作给出最优适配固定基正则化器的闭式剖面,并证明其相对各向同性缩放的增益由 Jensen 间隙决定。在二维受控族与 MNIST 去噪实验中,联合学习基正则化器与剖面进一步提升了性能。

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10月8日
  1. arXiv stat.ML
    各向异性膨胀的几何:面向最优正则化的数据自适应方法

    研究者提出各向异性膨胀(anisotropic dilation),一种沿欧氏射线按球面正剖面缩放各点的保方向映射,可在 Gibbs 类中从任意源分布到达任意目标正则化器。该工作给出最优适配固定基正则化器的闭式剖面,并证明其相对各向同性缩放的增益由 Jensen 间隙决定。在二维受控族与 MNIST 去噪实验中,联合学习基正则化器与剖面进一步提升了性能。

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