泛化

随着深度学习模型的应用和推广，人们逐渐发现模型常常会利用数据中存在的虚假关联（Spurious Correlation）来获得较高的训练表现。但由于这类关联在测试数据上往往并不成立…

在领域泛化 (Domain Generalization, DG) 任务中，当领域的分布随环境连续变化时，如何准确地捕捉该变化以及其对模型的影响是非常重要但也极富挑战的问题。为此，…

一、DNN泛化能力的问题 论文主要探讨的是， 为什么过参数的神经网络模型还能有不错的泛化性？即并不是简单记忆训练集，而是从训练集中总结出一个通用的规律，从而可以适配于测试集（泛化能…

本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。 一篇NLP （自然语言处理）研究综述文章火了。 根据paperswithcode统计，此文目…

​RPC框架泛化调用功能在网关、接口测试等场景下有着广泛的需求，本文给各位读者介绍一下主流的泛化调用实现方式及原理，比较各种实现方案的优缺点，并分享泛化调用在转转的实践。一方面有助…