Research Paper#Machine Learning, Astronomy, Neural Networks🔬 Research分析: 2026年1月3日 19:10

LatentNN 修正神经网络中的低估偏差

发布:2025年12月29日 01:59
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ArXiv

分析

本文解决了机器学习中的一个关键问题，特别是在天文应用中，由于输入数据噪声，模型经常会低估极端值。 LatentNN 的引入提供了一个实用的解决方案，通过结合潜在变量来纠正衰减偏差，从而在低信噪比情况下实现更准确的预测。 代码的可用性是一个显著的优势。

引用

“LatentNN 在一系列信噪比范围内降低了衰减偏差，而标准神经网络显示出很大的偏差。”

较旧

Pole-centric Descriptors for Robust Robot Localization: Evaluation under Pole-at-Distance (PaD) Observations using the Small Pole Landmark (SPL) Dataset

较新

Beyond URDF: The Universal Robot Description Directory for Shared, Extensible, and Standardized Robot Models

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来源: ArXiv