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One-Shot Recourse的符号几何：路径有效性与符号曲率准则
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AI 综述
2026-09-30，arXiv·Statistics Machine Learning发表论文分析，提出一次性补救路径在分类器决策边界上的有效性框架，证明当路径曲率 κ 非负时线性化分数恰好归零。在80个浅层模型上，有利侧补救比例与 κ≥0 比例的相关系数达 r=0.985。训练时采用非对称曲率惩罚可使 Fashion-MNIST 和 COMPAS 上 99–100% 的路径在承诺步长内穿越边界，但过冲约为对称惩罚的 4–22 倍。
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最新进展9月30日 12:00
论文发表并给出相关系数 r=0.985 及非对称惩罚下 99–100% 路径穿越边界但过冲放大 4–22 倍的实验结果。报道时间线
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9月30日
- arXiv · Statistics Machine LearningOne-Shot Recourse 的有符号几何：路径有效性与有符号曲率准则
论文分析一次性补救路径在分类器决策边界上的有效性，证明当路径曲率 κ 非负时线性化分数恰好归零。在 80 个浅层模型上，落入有利侧的补救比例与 κ≥0 的比例相关系数达 r=0.985。训练时采用非对称曲率惩罚可使 Fashion-MNIST 和 COMPAS 上 99-100% 的路径在承诺步长内穿越边界，但过冲约为对称惩罚的 4-22 倍。
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