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深度特征选择的可证明 FDR 控制
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AI 综述
2026-10-02，arXiv 发表一项研究，提出基于深度神经网络的特征选择框架，可近似控制错误发现率（FDR）。该框架适用于首层全连接、后续为任意宽度/深度 MLP、卷积/循环网络、注意力机制、残差连接与 Dropout 等架构。
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最新进展10月2日 12:00
arXiv 发表深度特征选择的可证明 FDR 控制框架，适用于多种深度网络架构。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月2日
- arXiv · Statistics Machine Learning深度特征选择的可证明 FDR 控制：深度 MLP 及其他架构
summary_zh: 该研究提出一种基于深度神经网络的特征选择框架，可近似控制错误发现率（FDR），适用于首层全连接、后续为任意宽度/深度 MLP、卷积/循环网络、注意力机制、残差连接与 Dropout 的架构。
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