雾暗篷-优快云博客

对于一个被诊断患有癌症的病人来说，在各种治疗方案下的预期寿命将是他最关心的。对于二元治疗方案，这将转化为估计两种可用治疗方案的效果(如未来寿命)之间的差异----即她的个体治疗效果(ITE)。这使得观察性数据研究极具挑战性，因为该数据具有选择偏差：分配到患者的治疗方案依赖于患者自身情况。在本文中，我们借用领域自适应的理念，期望解决因选择偏倚导致的源域(观察数据集中显示的给定治疗方案的效果)和目标域(另一种治疗方案的效果)之间的分配偏移。本文提出了一种基于表征学习模型的信息感知重要性抽样加权策略，用于准确估计

2019-12-08 14:43:09 783

原创 tensorflow 交替训练

tensorflow涉及交替训练时的scope和get_collection的一些定义示例，以及opt.minimize里的var_list进行选择变量进行交替训练的示例。

2019-12-07 14:08:09 1621

weixin_42847126的博客

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