【论文阅读】Label Encoding for Regression Networks

利用二进制编码改进回归网络的精度

最新推荐文章于 2025-11-30 23:16:08 发布

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论文提出了二进制编码标签(BEL)框架，将回归任务转化为二分类问题，通过编码器和解码器处理目标值。研究了编码解码函数的特性，探讨了错误率和纠错能力之间的权衡。实验表明，这种方法在多种回归任务、网络架构和评估指标下，相比直接回归和专业方法，能获得更低的误差。

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bib:

@INPROCEEDINGS{
   
   DevalZiYu2022Label,
  author    = {
   
   Deval Shah and Zi Yu Xue and Tor M. Aamodt},
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Label Encoding & One-Hot Encoding

lukeyyanghang的博客

01-23

2723

为什么需要Encoding? 绝大多数模型不支持类别型变量的输入，什么是One-Hot Encoding? One-Hot编码即独热编码，又称一位有效编码，其方法是使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都由他独立的寄存器位，并且在任意时候，其中只有一位有效。这样做的好处主要有: 1.解决了分类器不好处理属性数据的问题; 2.在一定程度上也起到了扩充特征的作用(有利有弊)...

语义分割大模型RSPrompter论文阅读

qq_41627642的博客

07-05

3938

摘要-利用大量训练数据（SA-1B），Meta-AI Research提出的基础分段任意模型（SAM）具有显著的泛化能力和零样本能力。尽管如此，作为一种类别不可知的实例分割方法，SAM在很大程度上依赖于之前涉及点、框和粗粒度掩码的手动指导。此外，它在遥感图像分割任务中的性能还有待充分探索和证明。在本文中，我们考虑设计一种基于SAM基础模型的遥感图像自动实例分割方法，结合语义类别信息。受即时学习的启发，我们提出了一种方法来学习SAM输入的适当提示的生成。

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决策树中的类别特征问题（关于label encode还是one-hot的讨论）

永远飞翔的鸟

02-28

8505

就决策树来说，算法本身是(为数不多的)天然支持categorical feature的机器学习算法，但是如果是high cardinality，那么理论上最优的split要遍历所有二分组合，是指数级的复杂度，Python的implementation只解决数值型feature，把这个难题丢给用户了，xgboost也是一样，作者的解释是为了给用户更多自主权决定如何处理categorical feat...

Soft Labels for Ordinal Regression阅读笔记

weixin_44529634的博客

12-19

4472

Soft Labels for Ordinal Regression CVPR-2019 Abstract 提出了简单有效的方法约束类别之间的关系（将度量惩罚无缝合并到ground-truth label表示中）这种encoding使得NN可以自动学习类内和类间的关系，不需要显示修改网络结构我们的方法将数据标签转换成软概率分布，使其与常见的分类损失函数(如交叉熵)很好的匹配结果表明，该方法在...

什么是Label encoding？one-hot encoding ,label encoding两种编码该如何区分和使用？

Hali_Botebie的博客

06-15

4277

label encoding 就是用标签进行编码的意思，即将原始特征值编码为自定义的数字标签完成量化编码过程。举例: 假如有三种颜色特征：红、黄、蓝。在利用机器学习的算法时一般需要进行向量化或者数字化。那么你可能想令红=1，黄=2，蓝=3. 那么这样其实实现了标签编码，即给不同类别以标签。对于定类类型的数据，建议使用one-hot encoding。定类类型就是纯分类，不排序，没有逻辑关系。比如性别分男和女，男女不存在任何逻辑关系，我们不能说男就比女好，或者相反。再者，中国各省市分类也可以用独热编码，

【论文阅读】Distribution-Aware Coordinate Representation for Human Pose Estimation

qq_34222839的博客

07-19

889

人体姿态估计（Human Pose Estimation）是计算机视觉领域的一个基础问题，用于检测人体关节点的空间位置（比如坐标）。人体姿态估计是一个非常重要且有一定难度的任务，因为会有不同风格的衣服、各种形式的遮挡以及不受限制的背景，并且我们还需要确定很细粒度的关节点坐标。CNN作为很强的图像处理模型，在这一领域表现优异。目前现有的工作通常聚焦于设计针对人体姿态预测的CNN框架。

计算机视觉论文-20210223

中科院AI算法工程师的博客

02-23

2435

本专栏是计算机视觉方向论文收集积累，时间：2021年2月23日，来源：paper digest 欢迎关注原创公众号【计算机视觉联盟】，回复【西瓜书手推笔记】可获取我的机器学习纯手推笔记！直达笔记地址：机器学习手推笔记（GitHub地址） 1, TITLE:Explainers in The Wild: Making Surrogate Explainers Robust to Distortions Through Perception AUTHORS: Alexander Hepb...

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TomRen

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[论文阅读] AI + 软件工程 | 首测GPT-4.1/Claude Sonnet 4适配能力：LLM多智能体在SE领域的潜力与局限

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Contrastive pseudo learning for openworld deepfake attribution 超细致论文笔记，第一次读论文

weixin_72953218的博客

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早期方法侧重 GAN 生成图像，忽略了 “身份替换 / 表情迁移” 这类更逼真、威胁性更强的伪造攻击；：大多基于封闭场景设计 —— 训练集与测试集的类别分布一致（训练时见过的类型，测试时才需要判断，无新类型），无法适配 “开放世界”（测试时会出现训练未见过的伪造类型）；：真实场景中标注的伪造人脸数据少，但未标注数据多，传统监督学习难以利用海量未标注数据。现有方法的局部性:现有方法主要关注样本的全局相似性，忽略了可能表明篡改的伪造人脸图像的局部一致性，解决方法 - 全局和局部特征。

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源代码自动生成注释可减轻程序员负担，现有编码器-解码器模型常忽略目标函数与子函数的依赖关系，导致语义缺失。为此，提出DHCS（依赖感知分层代码注释模型）：设计分层编码器（子函数+目标函数）捕捉局部与上下文语义，引入掩码子函数预测（MSP）增强子函数表示，挖掘子函数主题分布并结合主题感知复制机制优化解码。在Python（43484样本）、Java（34670样本）、Go（52922样本）数据集上实验，DHCS在BLEU-4、METEOR、ROUGE-L及人工评估中均优于CodeT5、StarCoder等9种基

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Error: wrong model type for regression

03-31

The error message "wrong model type for regression" typically occurs when the model being used for regression analysis is not appropriate for the data being analyzed. For example, using a linear ...