University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校）

Sharpness-Aware Minimization Can Hallucinate Minimizers

基于尖锐度的最小化可能产生幻觉最小值

Chanwoong Park, Uijeong Jang, Ernest K. Ryu, Insoon Yang

机构 * Department of Electrical and Computer Engineering, Seoul National University（电子与计算机工程系，首尔国立大学） ； Department of Mathematics, University of California, Los Angeles（数学系，加州大学洛杉矶分校） 纠错

AI总结 本文揭示了基于尖锐度的最小化方法可能产生幻觉最小值的问题，并提出通过预热 SGD 来缓解该问题。

Noninvasive Intracranial Pressure Estimation Using Subspace System Identification and Bespoke Machine Learning Algorithms: A Learning-to-Rank Approach

利用子空间系统识别和定制机器学习算法进行无创性颅内压估计：一种学习排序方法

Anni Zhao, Ayca Ermis, Jeffrey Robert Vitt, Sergio Brasil, Wellingson Paiva, Magdalena Kasprowicz, Malgorzata Burzynska, Robert Hamilton, Runze Yan, Ofer Sadan, J. Claude Hemphill, Lieven Vandenberghe, Xiao Hu

机构 * Department of Computer Science（计算机科学系） ； Cranberry-Lemon University（Cranberry-Lemon 大学） ； Department of Electrical Engineering（电气工程系） ； Mount-Sheikh University（Mount-Sheikh 大学） ； Center for Data Science（数据科学中心） ； Emory University（埃默里大学） ； University of California, Davis（加州大学戴维斯分校） ； São Paulo University（圣保罗大学） ； Wroclaw University of Science and Technology（沃拉日大学科学与技术大学） ； Wroclaw Medical University（沃拉日医学院） ； NeuraSignal（NeuraSignal 公司） ； University of California, San Francisco（加州大学旧金山分校） ； University of California, Los Angeles（加州大学洛杉矶分校） 纠错

AI总结 本研究提出了一种结合系统识别和排序约束优化的机器学习方法，用于无创估计颅内压，展示了其在临床中的应用潜力。

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