![不可或缺 外部有效性 单考虑分布偏移远不够!真实数据很复杂 (不可或缺的因素)](http://www.gpxz.com/zdmsl_image/article/20241209195134_12849.jpg)
最新 不可或缺 外部有效性 单考虑分布偏移远不够!真实数据很复杂 (不可或缺的因素)
数据分布偏移,datadistributionshift,是可信人工智能系统热衷于考虑的一个话题,每年关于它的相关研究数不胜数,然而,仅关注分布偏移就足够了吗,近期,纽约大学AINow研究所的技术研究员DeborahRaji在UC伯克利助理教授BenjaminRecht的个人博客argmin上发表了对这一话题的看法,她对于学界过度关注...。
数据分布偏移,datadistributionshift,是可信人工智能系统热衷于考虑的一个话题,每年关于它的相关研究数不胜数,然而,仅关注分布偏移就足够了吗,近期,纽约大学AINow研究所的技术研究员DeborahRaji在UC伯克利助理教授BenjaminRecht的个人博客argmin上发表了对这一话题的看法,她对于学界过度关注...。