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conditional information flow maximization
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ACL
条件信息流最大化的表示学习
本论文提出了一个名为条件信息流最大化的信息论表示学习框架,用于提取输入数据和目标任务的噪声不变的充分表示。该方法通过最大化输入 - 表示和表示 - 标签互信息,同时促进学习到的表示具有较好的特征一致性和充分的预测能力,从而增强了预训练语言模
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