BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-01-29T00:00:00Z

ReTaSA：应对连续目标偏移的非参数功能估计方法

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内容提要

设计深度神经网络分类器是机器学习研究的活跃领域，而回归问题仍然相对未经探索。研究者通过分析最小二乘回归的解对协变量转移的敏感性，提出了一种方法来适应预训练神经回归模型的最后一层权重，以在不同分布的输入数据上表现更好。展示了谱适应过程如何改善数据集的性能。

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标签

分类器 回归问题 最小二乘回归 深度神经网络 谱适应