在同等可容许性下测量学习型单调时序聚合

研究在固定可容许性（分数对每个敞口输入单调非减）的前提下，测量学习型聚合相对手工聚合的价值。所用工具是状态为经典风险统计量（指数加权移动平均与带学习变换的高水位标记）的循环网络，按构造对每个输入及每个 MC-dropout 样本单调。