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本文以特征为中心的视角,推翻了传统上用数据分布相似性预测迁移学习-20241012054834

爱可可-爱生活  · 微博  · AI  · 2024-10-12 05:48

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2024-10-12 05:48 本条微博链接 本文以特征为中心的视角,推翻了传统上用数据分布相似性预测迁移学习效果的观点,并通过深度线性网络的分析性研究和非线性网络的实验验证,揭示了特征空间重叠对迁移学习成功至关重要,构建了迁移效率的相图,为迁移学习理论和实践提供了新的见解。 [LG]《Features are fate: a ………………………………

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