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再缩放是一个类别不平衡学习的一个基本策略。当训练集中正、反例数据不均等时，令m+表示正例数，m-表示反例数，并且需对预测值进行缩放调整。
Asymptotically accurate and locking-free finite element implementation of the refined shell theory
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Variance Control via Weight Rescaling in LLM Pre-training
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参考链接
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