机构名称：
¥ 1.0
摘要 我们描述了 OpenWebSearch 小组参与 CLEF 2024 QuantumClef IR 特征选择轨道的情况。我们提交的运行重点关注以下观察：学习排序模型中特征的重要性在更改训练设置时会发生变化并自相矛盾。为了解决这个问题并确定一个在不同的下游训练过程中具有鲁棒性的特征子集，我们通过在随机选择的特征子集上反复训练模型并在训练模型中测量它们的重要性来引导特征重要性得分。我们确实观察到特征重要性在不同的引导过程中差异很大，并且自相矛盾。我们假设量子退火器可以比模拟退火器更好地探索这种复杂的优化环境。然而，我们发现量子退火器并没有找到产生更有效的学习排序模型的更优解。
OpenWebSearch 团队将参加 CLEF 2024：QuantumCLEF
主要关键词
相关文件推荐
