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再缩放是一个类别不平衡学习的一个基本策略。当训练集中正、反例数据不均等时，令m+表示正例数，m-表示反例数，并且需对预测值进行缩放调整。
Incremental Learning in Mirror Flows
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Mitigating Measurement-Induced Training Instability in Hybrid Quantum Neural Networks for Protein Classification
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Analysing Rescaling, Discretisation, and Linearisation in RNNs for Neural System Modelling
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Rescaling MLM-Head for Neural Sparse Retrieval
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On a new family of weighted Gaussian processes: an application to bat telemetry data
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Breaking the Compression Ceiling: Data-Free Pipeline for Ultra-Efficient Delta Compression
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A Stable, Accurate and Well-Conditioned Time-Domain PMCHWT Formulation
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参考链接
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