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应用于强化学习的纠正误指的回归中减轻协变量变化

💡 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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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，而回归问题仍相对未经探索。研究者通过分析最小二乘回归的敏感性，提出了一种改善神经回归模型性能的方法。该方法在合成数据集和真实数据集上表现良好。

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标签

分类器 回归问题 性能改善 最小二乘回归 深度神经网络
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