★ 2
质心引导对比损失提升欺诈招聘检测
论文提出质心引导对比损失（CGCL），将分类与密集聚类统一，通过质心驱动的 top-k 推拉机制重塑隐空间表示。该方法在公开基准 EMSCAD 上取得 SOTA，兼顾决策边界准确性与聚类紧致度。代码已开源。
arXiv cs.AI42 天前
共 1 篇相关资讯，按重要度与时间排序，每 3 小时更新。
论文提出质心引导对比损失（CGCL），将分类与密集聚类统一，通过质心驱动的 top-k 推拉机制重塑隐空间表示。该方法在公开基准 EMSCAD 上取得 SOTA，兼顾决策边界准确性与聚类紧致度。代码已开源。