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Sep, 2022
使用多数预测器准确度的深度迁移学习的概括界限
Generalization Bounds for Deep Transfer Learning Using Majority Predictor Accuracy
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Cuong N. Nguyen, Lam Si Tung Ho, Vu Dinh, Tal Hassner, Cuong V. Nguyen
TL;DR
论文分析了通过源任务的转移学习训练的深度学习模型的新的泛化界限，使用称为大多数预测器精度的量，该量可以从数据中有效地计算。作者表明，该理论在实践中是有用的，因为它意味着大多数预测器的准确性可以用作可转移性度量，这一事实也得到了作者实验的验证。
Abstract
We analyze new
generalization bounds
for
deep learning
models trained by
transfer learning
from a source to a target task. Our bounds util
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