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Ensemble Pruning

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코드

관련 논문과 평가 결과에 연결된 구현입니다. 출처에서 확인된 저자 구현에는 공식 코드 표시가 있습니다.

https://github.com/Abdullah-88/Ensemble_Autoselection_SOCP

공식 코드

Autoselection of the Ensemble of Convolutional Neural Networks with Second-Order Cone Programming

https://github.com/benedekrozemberczki/shapley

공식 코드

The Shapley Value of Classifiers in Ensemble Games

https://github.com/eustomaqua/EPFD

공식 코드

Ensemble Pruning based on Objection Maximization with a General Distributed Framework

https://github.com/eustomaqua/SAEP

공식 코드

Sub-Architecture Ensemble Pruning in Neural Architecture Search

https://github.com/git-disl/HQ-Ensemble

공식 코드

Hierarchical Pruning of Deep Ensembles with Focal Diversity

https://github.com/git-disl/llm-topla

공식 코드

LLM-TOPLA: Efficient LLM Ensemble by Maximising Diversity

https://github.com/hmckay/botl

공식 코드

Conceptually Diverse Base Model Selection for Meta-Learners in Concept Drifting Data Streams

https://github.com/sbuschjaeger/leaf-refinement-experiments

공식 코드

Improving the Accuracy-Memory Trade-Off of Random Forests Via Leaf-Refinement

https://github.com/AstraZeneca/awesome-shapley-value

The Shapley Value in Machine Learning

https://github.com/benedekrozemberczki/benedekrozemberczki

The Shapley Value of Classifiers in Ensemble Games

출처: Papers with Code · CC BY-SA 4.0. 아카이브 자료와 새로 수집한 논문은 별도로 관리합니다.