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Evaluating K-Fold Cross-Validation for Transformer-Based Symbolic Regression Models
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内容提要
本研究针对基于变压器的符号回归模型在小型数据集上的表现不足，通过K折交叉验证显著提升了模型的一致性和泛化能力，验证损失改善了53.31%。这可能使符号回归在资源受限环境中更高效。
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关键要点
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本研究针对基于变压器的符号回归模型在小型数据集上的表现不足。
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通过K折交叉验证显著提升了模型的一致性和泛化能力。
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验证损失改善了53.31%。
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这可能使符号回归在资源受限环境中更高效。
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