arXiv · cs.AI · Yanrong Wang, Qiming Sun, Haoyang Chen · 7 小时前模型评分35
TreePIN²：用决策树先验初始化神经网络
TreePIN$^{2}$: Tree-Prior Initialized Neural Networks
导读
TreePIN²（Tree-Prior Initialized Neural Networks）把决策树的分裂规则、决策路径和叶节点预测转换为神经网络的初始权重与偏置，用于分类和回归任务。在6个分类和6个回归任务、20组配对随机种子上，该方法在多数任务上提升了初始与早期验证性能；训练50轮后，在10个任务上取得六种对比方法中最佳或并列最佳的平均验证性能。
分类置信度
中 · 待人工复核
- 只有单一媒体来源，需要人工复核。
来源级别：媒体与个人
事件类型：研究发布
证据摘录
- “We present Tree-Prior Initialized Neural Networks (TreePIN$^{2}$), a method that translates split rules, decision paths and leaf predictions into initial network weights and biases for classification and regression.”
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