2024年12月29日
FL + RL
摘要： Cascade: Enhancing Reinforcement Learning with Curriculum Federated Learning and Interference Avoidance — A Case Study in Adaptive Bitrate Selection 根 阅读全文
posted @ 2024-12-29 13:52 GraphL 阅读(159) 评论(0) 推荐(0)
数据划分
摘要： Key changes made: Split trajectories into train/test before any sampling Generate anomalies (detours and switches) using the original non-sampled test 阅读全文
posted @ 2024-12-29 13:44 GraphL 阅读(13) 评论(0) 推荐(0)
异常检测方法-baseline
摘要： 自监督的方法 （不同阈值）： causalTAD：自监督，异常数据不参与训练。双编码器。这个方法的缺点, road graph没参与，另外两个编码器并没有很好的结合在一起使用，编码阶段是完全分开的，所以特征没有共享。另外，在分数的计算中，也只是考虑了一个编码器的score IRL: Sequenti 阅读全文
posted @ 2024-12-29 13:42 GraphL 阅读(84) 评论(0) 推荐(0)