潜在クラス確率の粗化

arXiv stat.ML ・ 2026-08-12

原題: Coarsening Latent-Class Probabilities: Directional Distortion and Coverage Loss

AI による要約

潜在クラス確率の粗化が行われた。方向性歪みとカバレッジ損失が評価された。コーシングのコストが計算された。コーシングが自由であるのは、捨てられた信号が保持された信号と相関がない場合のみである。

この要約は当サイトの AI が生成したものです。正確な内容は元記事（arXiv stat.ML）をご確認ください。