arXiv · Machine Learning· Daniela De Canditiis, Italia De Feis, Paola Stolfi·· 13 小时前AI 评分33
Robust LassoNet：通过稳健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 将 Huber、Cauchy、Tukey 双权和 Nonnegative Garrote 等稳健损失函数引入 LassoNet，以降低极端观测值对特征选择和预测的影响。该方法保留原有优化框架；在含离群值或重尾噪声的数据上，实验显示其预测性能和特征选择准确率均有提升，在干净数据上的表现则保持相近。
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