arXiv · Statistics Machine Learning· Daniela De Canditiis, Italia De Feis, Paola Stolfi·· 3 小时前AI 评分22
Robust LassoNet：通过鲁棒损失函数增强神经网络特征选择
Robust LassoNet: Enhancing Feature Selection in Neural Networks via Robust Loss Functions
AI 导读
Robust LassoNet 在 LassoNet 基础上引入 Huber、Cauchy、Tukey's bisquare 和 Nonnegative Garrote 等鲁棒损失函数，以降低异常值对特征选择的影响。该方法在合成数据和真实数据集上提升了含噪声场景下的预测性能与特征选择准确率，同时在干净数据上保持可比性能。
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