StruMPL: Multi-task Dense Regression under Disjoint Partial Supervision and MNAR Labels
تُعد StruMPL إطار عمل جديد للانحدار الكثيف متعدد المهام يقوم بتقدير الكتلة الحيوية فوق الأرضية للغابات والمتغيرات الهيكلية بشكل مشترك من خلال دمج المشفرات المشتركة، وتصحيح البيانات المفقودة عشوائياً (MNAR) مكانياً عبر رؤوس الميل والتعويض، والقيود الفيزيائية القابلة للتعلم، باستخدام فقدان الوزن العكسي الاحتمالي المعزز (Augmented IPW) للتغلب بفعالية على تحديات الإشراف الجزئي المنفصل وتسميات البيانات المتحيزة.