optimization-methods

本文提出一种基于Fisher信息距离的神经网络参数剪枝新方法，在全连接网络和视觉Transformer上，在MNIST和CIFAR-10数据集上性能优于现有方法。

本文批判了多模态情感分析中基于优化的平衡策略，指出它们由于混淆拟合速度与判别重要性而失败，并提出了一个专注于留出模态评估的新研究议程。

本文介绍SURE-Ridge，一种用于等方差线性高斯SEMs因果发现的非迭代、闭合形式方法，在小样本和计算受限的条件下，与现有基线方法相比，实现了更优的性能。