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不确定性下公平多目标优化的端到端学习
💡 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要

该研究综合分类和整合现有方法，建立统一评估基准，并介绍了一个新数据集用于解决工业组合式广告问题。

🎯

关键要点

  • 该研究综合分类和整合现有方法。
  • 建立了统一的评估基准。
  • 阐明了端到端训练在不同场景下的改进情况。
  • 介绍了一个用于工业组合式广告问题的新数据集。
  • 新数据集有助于更方便的评估和部署。
  • 鼓励在学术界和工业界进一步的改进。
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标签

分类 数据集 整合 研究论文 评估基准
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