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通过直接优化合成数据集的相似度深入分析不同流行相似度度量的局限性-20240711055123

爱可可-爱生活  · 微博  · AI  · 2024-07-11 05:51

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2024-07-11 05:51 本条微博链接 通过直接优化合成数据集的相似度深入分析不同流行相似度度量的局限性,发现线性回归和CKA过于依赖顶级主成分,而角度普拉克勒斯距离能更均衡地关注不同方差成分。 [LG]《Differentiable Optimization of Similarity Scores Between Models and Brains》N Cloos, M Li, M Siegel, S L. Brincat, E K. Miller, G R Yang, C J. Cueva [MIT NYU] (2024) ………………………………

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