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鲁棒双模型协作随机向量功能链接网络
随机向量功能链接（RVFL）网络以其轻量级和快速训练的特性，在机器学习领域占有一席之地。然而，传统RVFL模型在面对噪声标签、异常值和不平衡数据时表现脆弱，这限制了其在真实世界应用中的性能。为了应对这些挑战，研究人员提出了一种新的模型——基于核风险敏感均值p次幂的RVFL（KRPRVFL），该模型将RVFL的计算效率与核风险敏感均值p次幂（KRP）准则的鲁棒性相结合，通过用KRP损失替代标准的最小二乘目标，自适应地降低训练过程中受损或不可靠样本的影响，从而提升模型的稳定性和泛化能力。此外，该框架还引入了协作学习机制，使模型组件之间能够自适应交互，进一步增强在复杂和噪声环境中的鲁棒性。借助核诱导的特征映射，KRPRVFL无需显式选择隐藏层即可捕获非线性关系，保持了高效性和可扩展性。在UCI和KEEL基准数据集上的大量实验表明，KRPRVFL在准确性、鲁棒性和统计显著性方面均优于基线模型，为具有挑战性的分类任务提供了一种快速、可扩展且可靠的解决方案。