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论文提出编辑发现优化(Edit Discovery Optimization, EDO)问题框架,用于在有限编辑器成本预算下,选择性地将人机交互数据交给更强的编辑器(人类专家或更强的模型)进行检查与修正,并提出在线算法 EDIT,在四个推理与事实问答基准上取得了更优的成本-错误权衡。
本文研究了长尾胸片X光分类中阈值化亚组漏诊的公平性问题,表明罕见标签公平性同时取决于发现、亚组和操作阈值,而不仅仅取决于标签频率或排名指标。
本文将经典的类别不平衡技术应用于表格分类的先验数据拟合网络(PFNs),发现由于PFNs的校准特性和有限数据能力,阈值法和降采样法表现良好。