Core Concepts
FAR (Function Aligned Regression) optimiert Funktionsableitungen für präzisere Regression.
Abstract
Regression ist ein grundlegender Prozess im maschinellen Lernen.
Konventionelle Ansätze konzentrieren sich auf die Anpassung von Vorhersagen an die Grundwahrheit.
FAR bietet eine effizientere Lösung durch die Erfassung funktionaler Ableitungen.
Experimente zeigen die Überlegenheit von FAR in synthetischen und realen Datensätzen.
Stats
"Wir schlagen FAR (Function Aligned Regression) als eine möglicherweise bessere und effizientere Lösung vor, um die zugrunde liegende Funktion der Grundwahrheit anzupassen, indem funktionale Ableitungen erfasst werden."
"Die Wirksamkeit der vorgeschlagenen Methode wird praktisch auf 2 synthetischen Datensätzen und auf 8 umfangreichen realen Aufgaben aus 6 Benchmark-Datensätzen mit 8 anderen Wettbewerbsbaselines demonstriert."
Quotes
"Wir schlagen FAR (Function Aligned Regression) als eine möglicherweise bessere und effizientere Lösung vor, um die zugrunde liegende Funktion der Grundwahrheit anzupassen, indem funktionale Ableitungen erfasst werden."
"Die Wirksamkeit der vorgeschlagenen Methode wird praktisch auf 2 synthetischen Datensätzen und auf 8 umfangreichen realen Aufgaben aus 6 Benchmark-Datensätzen mit 8 anderen Wettbewerbsbaselines demonstriert."