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在软参数共享模型的基础上,通过任务之间的相似度与参数之间的关系,设置自适应正则项系数λ*,自适应参数衰减比例0.文章提出了基于多任务深度学习的自适应软参数共享方法.在基于均值约束的L2范数基础上,通过自适应地去除损失函数中正则项中的项数,去除任务间相似度不高的信息.文章的方法将软参数多任务学习动态地转化为软参数多任务与单任务联合学习,相对于软参数多任务学习方法,该方法减少了负迁移现象带来的影响.相对于单任务学习方法,该方法可以极大地降低局部最小解的风险.模拟研究和案例分析都验证了该方法的有效性,该方法的预测精度优于传统的多任务学习和单任务学习. 相似文献
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数据缺失在实际应用中普遍存在,数据缺失会降低研究效率,导致参数估计有偏.在协变量随机缺失(MAR)的假定下,本文基于众数回归和逆概率加权估计方法对线性模型进行参数估计.该方法结合参数Logistic回归和非参数Nadaraya-Watson估计两种倾向得分估计方法,分别构建IPWM-L估计量和IPWM-NW估计量.模拟研究和实例分析表明,众数回归模型比均值回归模型更具稳健性,逆概率加权众数(IPWM)估计方法在缺失数据下表现出了更好的拟合效果,与IPWM-L估计量相比, IPWM-NW估计量更稳健. 相似文献
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基于“中国统计年鉴”公布的最新数据,研究我国城乡居民消费价格指数(CPI)与各类CPI的相关性,利用MLR和GM(1,N)模型,对我国城乡居民CPI与各类CPI进行数据拟合,对比分析两模型的实效性和差异性.同时利用高斯模型建立城乡CPI的时间序列预测模型.结果表明:1) MLR和GM(1,N)模型都具有很高的预测精度;2)城乡CPI关于时间的高斯预测模型也具有很好的拟合优度决定系数.最后在模型结果分析基础上给出相关政策及建议. 相似文献
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