Zeitschriftenartikel zum Thema „Dataset shift“
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Sharet, Nir, und Ilan Shimshoni. „Analyzing Data Changes using Mean Shift Clustering“. International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 30, Nr. 07 (25.05.2016): 1650016. http://dx.doi.org/10.1142/s0218001416500166.
Der volle Inhalt der QuelleAdams, Niall. „Dataset Shift in Machine Learning“. Journal of the Royal Statistical Society: Series A (Statistics in Society) 173, Nr. 1 (Januar 2010): 274. http://dx.doi.org/10.1111/j.1467-985x.2009.00624_10.x.
Der volle Inhalt der QuelleGuo, Lin Lawrence, Stephen R. Pfohl, Jason Fries, Jose Posada, Scott Lanyon Fleming, Catherine Aftandilian, Nigam Shah und Lillian Sung. „Systematic Review of Approaches to Preserve Machine Learning Performance in the Presence of Temporal Dataset Shift in Clinical Medicine“. Applied Clinical Informatics 12, Nr. 04 (August 2021): 808–15. http://dx.doi.org/10.1055/s-0041-1735184.
Der volle Inhalt der QuelleHe, Zhiqiang. „ECG Heartbeat Classification Under Dataset Shift“. Journal of Intelligent Medicine and Healthcare 1, Nr. 2 (2022): 79–89. http://dx.doi.org/10.32604/jimh.2022.036624.
Der volle Inhalt der QuelleKim, Doyoung, Inwoong Lee, Dohyung Kim und Sanghoon Lee. „Action Recognition Using Close-Up of Maximum Activation and ETRI-Activity3D LivingLab Dataset“. Sensors 21, Nr. 20 (12.10.2021): 6774. http://dx.doi.org/10.3390/s21206774.
Der volle Inhalt der QuelleMcGaughey, Georgia, W. Patrick Walters und Brian Goldman. „Understanding covariate shift in model performance“. F1000Research 5 (07.04.2016): 597. http://dx.doi.org/10.12688/f1000research.8317.1.
Der volle Inhalt der QuelleMcGaughey, Georgia, W. Patrick Walters und Brian Goldman. „Understanding covariate shift in model performance“. F1000Research 5 (17.06.2016): 597. http://dx.doi.org/10.12688/f1000research.8317.2.
Der volle Inhalt der QuelleMcGaughey, Georgia, W. Patrick Walters und Brian Goldman. „Understanding covariate shift in model performance“. F1000Research 5 (17.10.2016): 597. http://dx.doi.org/10.12688/f1000research.8317.3.
Der volle Inhalt der QuelleBecker, Aneta, und Jarosław Becker. „Dataset shift assessment measures in monitoring predictive models“. Procedia Computer Science 192 (2021): 3391–402. http://dx.doi.org/10.1016/j.procs.2021.09.112.
Der volle Inhalt der QuelleFinlayson, Samuel G., Adarsh Subbaswamy, Karandeep Singh, John Bowers, Annabel Kupke, Jonathan Zittrain, Isaac S. Kohane und Suchi Saria. „The Clinician and Dataset Shift in Artificial Intelligence“. New England Journal of Medicine 385, Nr. 3 (15.07.2021): 283–86. http://dx.doi.org/10.1056/nejmc2104626.
Der volle Inhalt der QuelleMoreno-Torres, Jose G., Troy Raeder, Rocío Alaiz-Rodríguez, Nitesh V. Chawla und Francisco Herrera. „A unifying view on dataset shift in classification“. Pattern Recognition 45, Nr. 1 (Januar 2012): 521–30. http://dx.doi.org/10.1016/j.patcog.2011.06.019.
Der volle Inhalt der QuelleSubbaswamy, Adarsh, Bryant Chen und Suchi Saria. „A unifying causal framework for analyzing dataset shift-stable learning algorithms“. Journal of Causal Inference 10, Nr. 1 (01.01.2022): 64–89. http://dx.doi.org/10.1515/jci-2021-0042.
Der volle Inhalt der QuelleXie, Y., K. Schindler, J. Tian und X. X. Zhu. „EXPLORING CROSS-CITY SEMANTIC SEGMENTATION OF ALS POINT CLOUDS“. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences XLIII-B2-2021 (28.06.2021): 247–54. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-archives-xliii-b2-2021-247-2021.
Der volle Inhalt der QuelleZHAO, YUZHONG, BABAK ALIPANAHI, SHUAI CHENG LI und MING LI. „PROTEIN SECONDARY STRUCTURE PREDICTION USING NMR CHEMICAL SHIFT DATA“. Journal of Bioinformatics and Computational Biology 08, Nr. 05 (Oktober 2010): 867–84. http://dx.doi.org/10.1142/s0219720010004987.
Der volle Inhalt der QuelleChakraborty, Saptarshi, Debolina Paul und Swagatam Das. „Automated Clustering of High-dimensional Data with a Feature Weighted Mean Shift Algorithm“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, Nr. 8 (18.05.2021): 6930–38. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i8.16854.
Der volle Inhalt der QuelleTasche, Dirk. „Factorizable Joint Shift in Multinomial Classification“. Machine Learning and Knowledge Extraction 4, Nr. 3 (10.09.2022): 779–802. http://dx.doi.org/10.3390/make4030038.
Der volle Inhalt der QuelleXue, Zhiyun, Feng Yang, Sivaramakrishnan Rajaraman, Ghada Zamzmi und Sameer Antani. „Cross Dataset Analysis of Domain Shift in CXR Lung Region Detection“. Diagnostics 13, Nr. 6 (11.03.2023): 1068. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics13061068.
Der volle Inhalt der QuelleSáez, José A., und José L. Romero-Béjar. „Impact of Regressand Stratification in Dataset Shift Caused by Cross-Validation“. Mathematics 10, Nr. 14 (21.07.2022): 2538. http://dx.doi.org/10.3390/math10142538.
Der volle Inhalt der QuelleTurhan, Burak. „On the dataset shift problem in software engineering prediction models“. Empirical Software Engineering 17, Nr. 1-2 (12.10.2011): 62–74. http://dx.doi.org/10.1007/s10664-011-9182-8.
Der volle Inhalt der QuelleBecker, Jarosław, und Aneta Becker. „Predictive Accuracy Index in evaluating the dataset shift (case study)“. Procedia Computer Science 225 (2023): 3342–51. http://dx.doi.org/10.1016/j.procs.2023.10.328.
Der volle Inhalt der QuelleAryal, Jagannath, und Bipul Neupane. „Multi-Scale Feature Map Aggregation and Supervised Domain Adaptation of Fully Convolutional Networks for Urban Building Footprint Extraction“. Remote Sensing 15, Nr. 2 (13.01.2023): 488. http://dx.doi.org/10.3390/rs15020488.
Der volle Inhalt der QuellePeng, Zhiyong, Changlin Han, Yadong Liu und Zongtan Zhou. „Weighted Policy Constraints for Offline Reinforcement Learning“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, Nr. 8 (26.06.2023): 9435–43. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i8.26130.
Der volle Inhalt der QuellePhongsasiri, Siriwan, und Suwanna Rasmequan. „Outlier Detection in Wellness Data using Probabilistic Mapped Mean-Shift Algorithms“. ECTI Transactions on Computer and Information Technology (ECTI-CIT) 15, Nr. 2 (11.08.2021): 258–66. http://dx.doi.org/10.37936/ecti-cit.2021152.244971.
Der volle Inhalt der QuelleRodriguez-Vazquez, Javier, Miguel Fernandez-Cortizas, David Perez-Saura, Martin Molina und Pascual Campoy. „Overcoming Domain Shift in Neural Networks for Accurate Plant Counting in Aerial Images“. Remote Sensing 15, Nr. 6 (22.03.2023): 1700. http://dx.doi.org/10.3390/rs15061700.
Der volle Inhalt der QuelleTappy, Nicolas, Anna Fontcuberta i Morral und Christian Monachon. „Image shift correction, noise analysis, and model fitting of (cathodo-)luminescence hyperspectral maps“. Review of Scientific Instruments 93, Nr. 5 (01.05.2022): 053702. http://dx.doi.org/10.1063/5.0080486.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Li, Dong Li, Han Liu, JinZhang Peng, Lu Tian und Yi Shan. „Cross-Dataset Collaborative Learning for Semantic Segmentation in Autonomous Driving“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, Nr. 3 (28.06.2022): 2487–94. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i3.20149.
Der volle Inhalt der QuelleHe, Yue, Xinwei Shen, Renzhe Xu, Tong Zhang, Yong Jiang, Wenchao Zou und Peng Cui. „Covariate-Shift Generalization via Random Sample Weighting“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, Nr. 10 (26.06.2023): 11828–36. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i10.26396.
Der volle Inhalt der QuelleHong, Zhiqing, Zelong Li, Shuxin Zhong, Wenjun Lyu, Haotian Wang, Yi Ding, Tian He und Desheng Zhang. „CrossHAR: Generalizing Cross-dataset Human Activity Recognition via Hierarchical Self-Supervised Pretraining“. Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies 8, Nr. 2 (13.05.2024): 1–26. http://dx.doi.org/10.1145/3659597.
Der volle Inhalt der QuelleWei, Weiwei, Yuxuan Liao, Yufei Wang, Shaoqi Wang, Wen Du, Hongmei Lu, Bo Kong, Huawu Yang und Zhimin Zhang. „Deep Learning-Based Method for Compound Identification in NMR Spectra of Mixtures“. Molecules 27, Nr. 12 (07.06.2022): 3653. http://dx.doi.org/10.3390/molecules27123653.
Der volle Inhalt der QuelleBlanza, J., X. E. Cabasal, J. B. Cipriano, G. A. Guerrero, R. Y. Pescador und E. V. Rivera. „Indoor Wireless Multipaths Outlier Detection and Clustering“. Journal of Physics: Conference Series 2356, Nr. 1 (01.10.2022): 012037. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2356/1/012037.
Der volle Inhalt der QuelleGoel, Parth, und Amit Ganatra. „Unsupervised Domain Adaptation for Image Classification and Object Detection Using Guided Transfer Learning Approach and JS Divergence“. Sensors 23, Nr. 9 (30.04.2023): 4436. http://dx.doi.org/10.3390/s23094436.
Der volle Inhalt der QuelleKushol, Rafsanjany, Alan H. Wilman, Sanjay Kalra und Yee-Hong Yang. „DSMRI: Domain Shift Analyzer for Multi-Center MRI Datasets“. Diagnostics 13, Nr. 18 (14.09.2023): 2947. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics13182947.
Der volle Inhalt der QuelleSinha, Samarth, Homanga Bharadhwaj, Anirudh Goyal, Hugo Larochelle, Animesh Garg und Florian Shkurti. „DIBS: Diversity Inducing Information Bottleneck in Model Ensembles“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, Nr. 11 (18.05.2021): 9666–74. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i11.17163.
Der volle Inhalt der QuelleHeffington, Colton, Brandon Beomseob Park und Laron K. Williams. „The “Most Important Problem” Dataset (MIPD): a new dataset on American issue importance“. Conflict Management and Peace Science 36, Nr. 3 (31.03.2017): 312–35. http://dx.doi.org/10.1177/0738894217691463.
Der volle Inhalt der QuelleGuo, Fumin, Matthew Ng, Maged Goubran, Steffen E. Petersen, Stefan K. Piechnik, Stefan Neubauer und Graham Wright. „Improving cardiac MRI convolutional neural network segmentation on small training datasets and dataset shift: A continuous kernel cut approach“. Medical Image Analysis 61 (April 2020): 101636. http://dx.doi.org/10.1016/j.media.2020.101636.
Der volle Inhalt der QuelleVescovi, R. F. C., M. B. Cardoso und E. X. Miqueles. „Radiography registration for mosaic tomography“. Journal of Synchrotron Radiation 24, Nr. 3 (07.04.2017): 686–94. http://dx.doi.org/10.1107/s1600577517001953.
Der volle Inhalt der QuelleTraynor, Carlos, Tarjinder Sahota, Helen Tomkinson, Ignacio Gonzalez-Garcia, Neil Evans und Michael Chappell. „Imputing Biomarker Status from RWE Datasets—A Comparative Study“. Journal of Personalized Medicine 11, Nr. 12 (13.12.2021): 1356. http://dx.doi.org/10.3390/jpm11121356.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Xiaoyang, Chen Li, Jianqiao Zhao und Dong Yu. „NaturalConv: A Chinese Dialogue Dataset Towards Multi-turn Topic-driven Conversation“. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, Nr. 16 (18.05.2021): 14006–14. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i16.17649.
Der volle Inhalt der QuelleHuch, Sebastian, und Markus Lienkamp. „Towards Minimizing the LiDAR Sim-to-Real Domain Shift: Object-Level Local Domain Adaptation for 3D Point Clouds of Autonomous Vehicles“. Sensors 23, Nr. 24 (18.12.2023): 9913. http://dx.doi.org/10.3390/s23249913.
Der volle Inhalt der QuelleOthman, Walaa, Alexey Kashevnik, Ammar Ali und Nikolay Shilov. „DriverMVT: In-Cabin Dataset for Driver Monitoring including Video and Vehicle Telemetry Information“. Data 7, Nr. 5 (11.05.2022): 62. http://dx.doi.org/10.3390/data7050062.
Der volle Inhalt der QuelleIshihara, Kazuaki, und Koutarou Matsumoto. „Comparing the Robustness of ResNet, Swin-Transformer, and MLP-Mixer under Unique Distribution Shifts in Fundus Images“. Bioengineering 10, Nr. 12 (01.12.2023): 1383. http://dx.doi.org/10.3390/bioengineering10121383.
Der volle Inhalt der QuelleTakahashi, Satoshi, Masamichi Takahashi, Manabu Kinoshita, Mototaka Miyake, Jun Sese, Kazuma Kobayashi, Koichi Ichimura, Yoshitaka Narita, Ryuji Hamamoto und Consortium of Molecular Diagnosis of glioma. „RBIO-03. INITIAL RESULT OF DEVELOP ROBUST DEEP LEARNING MODEL FOR DETECTING GENOMIC STATUS IN GLIOMAS AGAINST IMAGE DIFFERENCES AMONG FACILITIES“. Neuro-Oncology 23, Supplement_6 (02.11.2021): vi192. http://dx.doi.org/10.1093/neuonc/noab196.760.
Der volle Inhalt der QuelleAllen, Robert C., Mattia C. Bertazzini und Leander Heldring. „The Economic Origins of Government“. American Economic Review 113, Nr. 10 (01.10.2023): 2507–45. http://dx.doi.org/10.1257/aer.20201919.
Der volle Inhalt der QuelleWu, Teng, Bruno Vallet, Marc Pierrot-Deseilligny und Ewelina Rupnik. „An evaluation of Deep Learning based stereo dense matching dataset shift from aerial images and a large scale stereo dataset“. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 128 (April 2024): 103715. http://dx.doi.org/10.1016/j.jag.2024.103715.
Der volle Inhalt der QuelleAsopa, U., S. Kumar und P. K. Thakur. „PSInSAR Study of Lyngenfjord Norway, using TerraSAR-X Data“. ISPRS Annals of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences IV-5 (15.11.2018): 245–51. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-annals-iv-5-245-2018.
Der volle Inhalt der QuelleTang, Yansong, Xingyu Liu, Xumin Yu, Danyang Zhang, Jiwen Lu und Jie Zhou. „Learning from Temporal Spatial Cubism for Cross-Dataset Skeleton-based Action Recognition“. ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications 18, Nr. 2 (31.05.2022): 1–24. http://dx.doi.org/10.1145/3472722.
Der volle Inhalt der QuelleGuentchev, Galina, Joseph J. Barsugli und Jon Eischeid. „Homogeneity of Gridded Precipitation Datasets for the Colorado River Basin“. Journal of Applied Meteorology and Climatology 49, Nr. 12 (01.12.2010): 2404–15. http://dx.doi.org/10.1175/2010jamc2484.1.
Der volle Inhalt der QuelleSime, Louise C., Richard C. A. Hindmarsh und Hugh Corr. „Automated processing to derive dip angles of englacial radar reflectors in ice sheets“. Journal of Glaciology 57, Nr. 202 (2011): 260–66. http://dx.doi.org/10.3189/002214311796405870.
Der volle Inhalt der QuelleSharif, Muhammad Imran, Muhammad Attique Khan, Abdullah Alqahtani, Muhammad Nazir, Shtwai Alsubai, Adel Binbusayyis und Robertas Damaševičius. „Deep Learning and Kurtosis-Controlled, Entropy-Based Framework for Human Gait Recognition Using Video Sequences“. Electronics 11, Nr. 3 (21.01.2022): 334. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11030334.
Der volle Inhalt der QuelleHidalgo Davila, Mateo, Maria Baldeon-Calisto, Juan Jose Murillo, Bernardo Puente-Mejia, Danny Navarrete, Daniel Riofrío, Noel Peréz, Diego S. Benítez und Ricardo Flores Moyano. „Analyzing the Effect of Basic Data Augmentation for COVID-19 Detection through a Fractional Factorial Experimental Design“. Emerging Science Journal 7 (24.09.2022): 1–16. http://dx.doi.org/10.28991/esj-2023-sper-01.
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