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通过学习密度比进行拒绝
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
学习与拒绝是研究人类与人工智能在预测任务中相互作用的典型模型。研究发现，通过扩大预测者的函数类，可以缓解无拒绝学习策略的次最优性。研究结果支持先使用所有数据来学习预测者，然后根据拒绝者的预测损失进行标定的两步学习过程。
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关键要点
- 学习与拒绝是研究人类与人工智能在预测任务中相互作用的典型模型，包含预测者和拒绝者两个组件。
- 研究探讨了回归与拒绝问题，并分析了无拒绝学习策略的次最优性。
- 通过扩大预测者的函数类，可以缓解无拒绝学习策略的次最优性。
- 引入截断损失来单独针对预测者进行学习，建立预测者的一致性替代性更容易。
- 研究结果支持先使用所有数据学习预测者，再根据拒绝者的预测损失进行标定的两步学习过程。
- 更多的数据样本将获得更好的预测者，设计用于学习拒绝者的标定算法需要更多努力。
- 理论结果和观点同样适用于分类问题。
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