The Pivotal Information Criterion
이 논문은 과적합과 고차원 최적화의 한계를 극복하기 위해, 통계적 검정력 한계에서 도출된 피벗 정보 기준 (PIC) 을 제안하여 고차원 데이터에서 정확한 모델 선택과 예측 성능을 동시에 달성함을 보여줍니다.
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251 편의 논문
Bayesian Adversarial Privacy
이 논문은 차분 프라이버시보다 더 의미 있고 통계적 공개 이론보다 더 엄격한 새로운 맥락적·구체적 프라이버시 개념을 제안하며, 민감 정보 공개 결정이 데이터 관측 여부와 관계없이 사전 관점 (prior viewpoint) 에서 이루어져야 함을 강조합니다.
Beyond Mixtures and Products for Ensemble Aggregation: A Likelihood Perspective on Generalized Means
이 논문은 로그 가능도 관점에서 일반화된 평균을 분석하여 선형 및 기하학적 풀링이 개별 분포보다 체계적인 개선을 보장하는 유일한 범위임을 이론적으로 증명하고, 딥 앙상블 실험을 통해 이를 검증했습니다.
A spectral inference method for determining the number of communities in networks
이 논문은 기존 방법들의 한계를 극복하고 다양한 블록 모델과 네트워크 희소성을 고려하여 매개변수 추정 없이도 커뮤니티 수를 효과적으로 추정할 수 있는 고유값 간격 비율에 기반한 새로운 모델 프리 스펙트럴 추론 방법을 제안합니다.