Fusion of standard and ordinal dropout techniques to regularise deep models
Author:
Funder
Junta de Andalucía Consejería de Economía Innovación Ciencia y Empleo
Agencia Estatal de Investigación
University of Cordoba
Publisher
Elsevier BV
Reference90 articles.
1. Ordinal regression methods: Survey and experimental study;Gutiérrez;IEEE Trans. Knowl. Data Eng.,2016
2. Soft labelling based on triangular distributions for ordinal classification;Vargas;Inf. Fusion,2023
3. Current prospects on ordinal and monotonic classification;Gutiérrez;Prog. Artif. Intell.,2016
4. Measuring the performance of ordinal classification;Cardoso;Int. J. Pattern Recognit. Artif. Intell.,2011
5. Metrics to guide a multi-objective evolutionary algorithm for ordinal classification;Cruz-Ramírez;Neurocomputing,2014
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