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adaptive fine-tuning
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大型语言模型（LLM）在低资源环境中不同有效微调方法的比较分析
该研究探讨了大型语言模型的细调策略，发现可替代方法在领域外泛化方面与标准方法相媲美，强调了对有效提示的需求，并针对可用资源和任务适应性进行合适的细调方法选择。
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a month ago
基于 Transformer 的语言模型的自适应微调用于命名实体识别
本次研究提出了自适应微调的替代方案，使用早期停止和自定义学习速率表来动态调整训练轮数，特别针对小型数据集，我们在命名实体识别的示例用例中表现出比现有的微调算法更好的性能、稳定性和效率。
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2 years ago
SpotTune: 自适应微调的迁移学习
本文提出了一种自适应微调方法 SpotTune，使用策略网络根据目标任务的数据实例来选择微调层或预训练层，实验证明该方法在计算机视觉中的迁移学习应用中优于传统的微调方法，并在 Visual Decathlon 数据集中表现优异。
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6 years ago
ICCV
全卷积像素自适应图像去噪器
本文介绍了一种新的图像去噪算法 —— 全卷积自适应图像去噪器 (FC-AIDE)，它能够学习离线监督训练集的全卷积神经网络，以及针对每个给定的噪声图像进行自适应微调。我们利用全新的全卷积架构提高了基础监督模型，并引入正则化方法进行自适应微调
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6 years ago
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