我在網(wǎng)上給女兒買了一輛平衡車。到貨那天晚上,我陪她到小區(qū)里練。 剛開始,她有點(diǎn)緊張,生怕摔倒,試著單只腳站上去,車卻不聽使喚,不是往后走,就是在原地打轉(zhuǎn)。 “也許應(yīng)該雙腳站上...
我在網(wǎng)上給女兒買了一輛平衡車。到貨那天晚上,我陪她到小區(qū)里練。 剛開始,她有點(diǎn)緊張,生怕摔倒,試著單只腳站上去,車卻不聽使喚,不是往后走,就是在原地打轉(zhuǎn)。 “也許應(yīng)該雙腳站上...
文章名稱 【AAAI-2022】【KAIST】Augmentation-Free Self-Supervised Learning on Graphs[https://arx...
@MrNeXT 有點(diǎn)久了,但是我理解,這里eta不是S正確預(yù)測$t^{l+1}$的概率,而是 根據(jù)策略生成反事實(shí)序列后,$t^{l+1}$會不會真實(shí)出現(xiàn)在這個序列里的概率。也就是這里的eta是那個 g 的概率,是一個二分類,一定在0,1之間(我覺得這個可能咱們都說的是一會事兒,我擔(dān)心的是,可能被理解為是一個在物品集合上的多分類,那準(zhǔn)確率自然非常低,但實(shí)際不是的)。
第二個問題,是不是要一定大于0.5,我的理解是文中沒有要求,因?yàn)槿绻麥?zhǔn)確率特別的,也在0 到 0.5 之間,證明只要求了這個。 可能我們認(rèn)為越準(zhǔn)確越好,其實(shí),如果模型特別差,總是預(yù)測的相反。那恭喜我們,其實(shí)模型也很厲害,反著用就好了,他預(yù)測1,我們就設(shè)為0。
因果推斷推薦系統(tǒng)工具箱 - CASR(三)文章名稱 【SIGIR-2021】【Beijing Key Laboratory of Big Data Management and Analysis Methods】Co...
文章名稱 【NeurIPS-2021】【Purdue University/Georgia Tech/Microsoft Research】Adversarial Graph...
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