8407钢是哪个的材料硬度多少

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　　1、Envy-free classification Maria-florinabalcanmachininelearningdepartmentcarnegie mellonuniversityninamfcs . CMU . edutravisdick computersciencedepartmentcarnegiem ellonuniversitytdickcs . CMU . eduritesnoothigattumachinelearningdepartcarnegie Mellon universityriteshncmu . eduarield

　　3、y-freeness还为classificationtasks提供了一个com-pelling notionoffairness，特别是当个人有不同的偏好时。我们的技术重点是无缺陷分类的概化能力，即理解无缺陷分类的分类器

　　4、几乎所有的人都以高概率分布。ourmainresult establishethaasmallsampleissefficienttoachevesuchguaranties，when classifier inquioriationamixtureofdeterministicclastiers belongtofamilyoflowtanatarjandimesi

　　5、on . 1 introduction the studyoffairnessinmachineinlearningidrivernbyanabundance of examples where learning algorithms perceptivedas discriminating gains protected g roups 29、6 .解决此问题需要conceptualperhapsevenphilosophical lunderstanding of what fairness means in

　　6、这个语境。换句话说，百万美元问题是这样的:在本文中，我们提出了一个新的衡量算法。itdrawsonnextensivebody of work konrigourous approach establishment

　　7、chmoduloonepossibleexception(参见第1.2节)尚未通过机器学习研究人员:文学研究部3，20。更显著的不确定因素是10，31，在分配商品的上下文中，需要

　　8、isaallocationbeatleatashighasishutility for heal location of any other individual；60年来，它一直是问题分类的黄金标准，25，24和28，12。在分类设置中，没有嫉妒仅仅意味着你

　　9、feachindividual for hisdistributionoveroutcomesisatleastashigashisutility for the distributionoveroutcomes assignedtoanyotherindividual。重要的是要正视这样一个事实，即对于一些广泛研究过的问题来说，没有嫉妒是不合适的，因为这些问题只有两种可能的结果

　　10、s，其中一个是goodntheotherbad；示例包括预测某人是否会拖欠贷款，以及某人是否会拖欠贷款。在这种退化的情况下，无嫉妒心理会要求分类分配和每个人都有机会

　　11、btainingthegoodoutcome，很明显，这不是一个合理的约束。1加拿大温哥华。相比之下，我们对不同的情况更感兴趣

　　13、tyforseeingardsadvertisement将取决于他的资质、他从这些项目中获得的利益以及其他潜在的因素。itmaywellbethecasethatanenvy-free advertisementassignmentshowsbabadvertisementsforacardwithworseanullatesthanthoseshoshowntoalice；thisou

　　14、tcomeisnotunfairifbobisgeniuinelymoreinteresteddinthecardofferedtohim。这种丰富的效用函数实际上也提供了广告的内容:人们一般都想要更高报酬的工作，但很可能有更高的效用来寻找更好的工作

　　15、资格和利益。asecondeplingproperty of envy-freeness是statistsfairness guarantee bindstattheleveloffiindividuals。公平意识可以概括为个人观念或群体意识，这取决于它们是否提供了保证

　　16、特定个体，或onlyonnaveragetoapartedsubgroup。然而，有一个众所周知的个人公平的例子:工人的影响公平分类模型

　　17、emodelinvesasetofindividualsandatefoutcomes。企业与个人的相似性；它特定于分类任务，并捕捉伦理基础真理和相关属性。例如，amanandawomanw

　　18、hoaresimilarinotherway应该被认为是相似的，但也许不是。假设这样的度量是可用的，公平可以自然地形式化为一个独立的约束，这就要求有一个独立的约束

　　19、ordingthesimilaritymetricbemappedtodistributionoveroutcomes thatareporeceaccordingosomestandardmitric(suchastotalvariation)。从实践的角度看:相似度量的可用性。Dworketal.9arewellaw

　　20、骨质疏松症；他们写道，证明这一假设是他们方法中“更具挑战性的方面之一”。他们补充说，“事实上，metricusedwill很可能只是一个接近真实的例子。”但是，不管怎样

　　21、在某些领域23、11，task-specific nature ofthesimilaritymetricmakesevenacredibleaproximationthofseem不切实际。具体来说，ifonewantedtoleanarsimilaritymetric，itiscureahtypeofexamplesarelevantdatasetwouldconsistof。在空间计量学中，嫉妒-

　　22、freeness requires accesstoindividualsutilityfunctions，butbycontrastwodonotviewthiassumptionasabarrierteoimplementation。事实上，学习工具功能有各种各样的技术手段4，22，2

　　23、keexpectedclick点击率(CTR) asagoodproxyforutility。“商品”(结果)是不可排除的。事实上，one envy-free解决方案只是简单地将每个人分配给更喜欢的人

　　来吧。但是这个解决方案可能根据我们设置的其他(标准)组件thelossfunction(在上面的示例中，lossfunction可能代表显示和显示给个人的预期收入)。通常情况下，lossfunctionisnotperfectlyalignedwithindividual

　　25、公用事业，因此，在不违反自由约束的情况下，可能实现更小的损失。总的来说，我们认为无嫉妒是令人信服的，有根有据的，而且重要的是，是切实可行的

　　26、hadiversesetofoutcomeswheninidividualshaveheigenouspreferences。我们的目标是建立基础理论知识产权。1.1我们面临的挑战是，西方的个人潜力巨大，但我们希望提供普遍的自由保障。Tothisend，我们

　　27、给定sampleconsistingofindividualsdrawnfromnunknown distribution。我们对样本进行了兴趣学习算法更小化损失，满足自由约束。我们的primarytechnicalquestionisthatofgeneralizability，也就是给定一个分类器

　　29、ntees(见1.2节).第3节，我们不约束分类器。因此，weneedsomestrategytoextendaclassifierthastinedonasample；分配个人thesamoutcomeashisnarestneighborinthesampleisapopular choice。然而，我们知道

　　31、我们的goalstorelatecombinatorialrichnesoffamilytoguationguaranties。oneobstacleisthastandardnotionsofdimensiondonotextendtoanalysisofron domized classifiers，whoserangeisdistributionsoveroutcomes(等价于realvectors)。我们绕过这个障碍物

　　32、aclebyconsidemingmixturesofterdeterministic classifiers，即belongtoafaminyof bounded natarajandimension(anextensionofthewell-known vcdimension to multi-classic classification)。我们的主要理论结果表明，在这种假设下，无嫉妒心理并不普遍

　　33、otheunderlyingdistribution，even ifthesampleisrelativelyssmall(其sizegrowthmostlinearlyintheranajajandimension)。更后，昆虫5，我们设计了(几乎)无嫉妒混合的线性一对一分类器。我们给出了经验结果

　　34、验证ourcomputationalapproach，和indicagoodgeneralizationpropertiesevenwhentsamplesizeisssmall . 1.2 related workconceptually，我们的工作是mostcloselyerelatedtoworkbyzafaretal

　　35、基于adofparity的动态。特别是，它们为分类器提供了utility function，并定义了hepreferredtreatmentproperty，这需要attheutilityofeachgroupforits own classifier beatleasstitutility for classifiers assignedtoyothergroup。

　　36、他们的模型和结果集中在二次分类的结果上，那里有所期望的结果和不期望的结果。虽然，乍一看，这并不奇怪

　　38、带偏好的。concurrentworkbyrothblumandyona 26提供了generalizationguarantees forthemetricnotionfindividualfairness introducedworketal . 9，或者更准确地说，是用于foranapproximateversionthereof。therewomaingdifferences comparatedourwork:首先是weprop

　　39、ose envy-freeness as alternative notionoffairness tharcumventsheneedforsimilaritymetric。第二，他们把重点放在随机的二进制分类上，即学习实值函数，并对标准的复杂结果进行概括

　　40、ation。相比之下，standardtoolsdonotdirectlyapplyinoursetting。itsworthongtatseveralotherpapers provide generalization guarantees fornotionsofgroupfairness，butthesearmore distantly related to ourwork 35，32，8，16，14.2 themodelweassumethatthereisaspacexofin

　　41、个体、无限空间、无限空间和效用函数！0，1编码为结果提供个人参考。在广告示例中，个人用户、结果广告和效用函数反映了来自bei的个人受益

　　42、ngshownaparticularadvertisement。Foranydistributionp2(Y)(其中(Y)是thesetofdistributionsovery)we letu(x，p)Eypu(x，Y)denoteindividualxsexpectedutilityforanoutcomesampledfromp。Werefertoafunctionh:X！(Y)作为分类器，尽管它可以返回分布

　　43、rout comes . 2 naphilosophicallevel，thefairdivionliteraturedealesclusivelywithindiviualnotionoffairness。事实上，即使是基于组的无嫉妒扩展，分配也是共享的，但个体却不明显。我们订阅了面向组的视图

　　44、观念(如统计上的平等)是有争议的，因为结果可能对个人明显不公平。(Y)isenvyfreeifnoindividualpreferstheoutcomeddistributionofsomeoneelseoverhisown。定义1 .分类器h

　　45、X！(y)isenvyfree(ef)onasetsofidialsifu(x，h (x) u (x，h (x0) forallx，x02s。同样，his(，)-efwithinspecification to distributionponxifprx，x0pu (x，h (x) u (x8407钢h(x0))。更后是他的(，)-pairwiseEFonasetofpairsofindividualsS(Xi，x0i)ni 1 if 1 nnx i1u(Xi，h(xi)

　　46、1.onlydeterministic classifier with alos sof 0 is h0 that h0(x1)y1 and h0(x2)y3。但是，thisisnotEF，sinceu(x1，y1)1.3 arbitraryclassifiersanimportant(and typical)aspectfourlingproblemstattheclassifierhneedstoprovideaoutcomeditributionforeveryindividudu

　　47、艾尔，不仅仅是那些例子。例如，如果hchoosesadvertisementsforvisitorsofwebsite，分类器应该是哪个的。此外，8407钢，当我们使用新的个人，它必须继续牛肉。在本节中，我们考虑两阶段方法

　　48、hat first为样本中的个体选择outcome distributions，然后将这些决策扩展到restorefx。Inmoredetail，wearegivenasampleSx1，。，xnofindividualsandclassifier h:S！(Y)将结果分配给每个人。我们的目标是

　　49、ssignmentstoaclassifierh！(Y)thancanbeappledtonewindividualsaswell。例如，hcouldbesethloss-minimizingefclassifiersonthesamples。对于这一部分，我们使用了距离度量。此外，我们假设这一部分是有用的

　　50、席卓克斯。也就是说，对于所有的y2和y0，x02X，我们有|u(x，y)u(x0，y)|Ld(x，x0)。在即将进行的假设下，onennaturalhaytoextendtheclassifiersonthesampletoallofxitsoassignnewindividualsthesameoutcomeddistributionasirnearestneigninginthesample。福马尔

　　51、y，forasetSXandanyindividualx2X，letNNS(x)2argminx02Sd(x，x0)denotethenearestneighborofxins witherespectivetometricd(任意断条)。下面的simple result(whoseprofisregatedtoaappendix b)确定了isapproachpreservesenvy-freenessincase where

　　52、esampleisexponentiallylarge。定理1.LetdbeametriconX，PbeadistributiononX，和bean-lipschitzutilityfunction。let sbeasetofindiualsuchhathereexists xxwithp(x)1和supx2xd (x，nns (x)/(2l)。thenforanyclassifier:s 8407钢是哪个的！(Y)thaisefons，theextensionh:X！

　　53 、( Y)givenbyh(x)h(NNS(x)是(，)-EFonP。conditionoftheorem 1要求setofindividualsssisa/(2L)-netforatleasta(1)-fractionofthemassofPonX。在某些自然情况下，指数极大的样本保证这种情况发生的概率很高。例如，

　　54、ifXisasubsetofRq，d(x，x0)kxx0k2，和XhasdiameteratmostD，则foranydistributionPonX，ifsisani . I . d . sampleofsizeo(1(LDpq)q(qlogdpq+log1)，它将满足conditionsoftheorem 1 with probabilityatleast 1。这个采样结果是错误的，但是

　　55、完备性，weproveitinLemma3ofAppendixB。但是，exponentialuperboundgivenbynearestneighbornerstrategyisasfaraswecangointersofgeneralizingvy-freenessfromasample(没有进一步的假设)。具体来说，我们的外部结果建立了

　　56、enrandomizedforextendingclassifiers fromtsampletoentilespacexrequires an exponentiallylargessampleofindividualstoensureenvy-freenessonthedistributionP . theorem 2的proof can befoundinappendixb . theorem 2 .存在saspaceofindividualsXRq和distributionPo

　　57、verXsuchthat，对于每个randomized algorithm athatextends classifiersonasampletox，都存在一个独立的函数

　　58、exp(4q/100)exp(4q/200)jointlyovertherandomnessofAandS，its extension by is not(，)-efwithcrespectopforany 0，ifS(xi，x0i)ni 1 isani . I . d . sampleofpairsdrawnfrompofsizeno 12 dm2 logdm | Y | log(m | Y |/)+log1，thenwithprobabilityatleast1，everyclassifierh2

　　59、Hthatis(，)-成对-EFonSisalso(+7，+4)-EFonP。theorem 3的proof是delegated to appendix。在Inanutshell中，它包含两个步骤。首先，我们证明了嫉妒自由是对有限阶级的概括。第二，我们证明了H(G，m)可以用有限子集来近似。我们标志着

　　61、NAND empiricalvalidationsofarwehavenotdirectlyaddressedtheproblemofcomputingtheloss-minimizingvy-free classifierfromagivenfamilyonagivensampleofindividuals。我们的目标不是提供一个完整的解决方案，而是提供证据

　　62、计算不会成为长期的障碍。在更详细的内容中，我们的computationalproblemistofdtheloss-minimizingclassifier hfromagivenfam-ilyorandomizedclassifiers shthathisenvyfreeonagivensampleofindividual ssx 1，.，xn。对于这个分类器

　　63、推广了分布p，定理3提出了atthefamilyhtouseisofsoftheformh(G，m)，其中gisafamilyofdeterministic classifiers of lownatarajandimension。在此部分中，weletGbethefamilyoflinearone-vs-all classifiers。具体来说，表示XRq，每个G2 GIS参数

　　64、erizedbyw(w1，w2，.，w|Y|)2R|Y|q，其中g(x)argmaxy2Ywyx。this classghasanarajandimensionofamostq | Y | . the optimization 6 problemtosolventhicaseism 2 GM，2mnXi1mXk1kL(xi，gk(xi)s.t.mXk1ku(xi，gk(xi)mXk1ku(xi，gk(xj)8(i，j)2n2 .(1)5.1算法监督

　　65、ethatoptimizationproblem问题(1)是highlynon非凸且不可微的公式化的，因为argmaxcutedinedeachofthegk(Xi)。另一个挑战是combinatorialnatureofthep问题，因为我们需要使用rmimingweights。非指定算法

　　66、再接再厉，我们雇佣了几个trickoftradetoachievetcatability。learningthemixturecomponents . wefirstassumpredefinedmingweights，和iterativelylearnmixturecomponents basedonthem。具体来说，让g1，g2，.. gk1 denotetheclassifiers learnedsofar . to computethenextcomponentg苏州东锜公司下属业务部、热处理部、机加工部、财务部、运输部、仓储部(自备货厂、吊车、吊车、自动激光切割、半成品)免费为用户提供装卸一条龙服务。这些年来，东锜模具钢产品和周到的服务得到了广大模具厂家的认可，也为国内。模具钢材料引起同行的关注，是苏州模具行业协会、江苏省模具行业协会会员单位。欢迎新老客户来电和来厂参观。

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