BriefGPT.xyz
大模型
Ask
alpha
关键词
end-to-end training framework
搜索结果 - 1
端到端监督式多标签对比学习
该研究提出了一种新的端到端训练框架 ——KMCL(基于核的多标签对比学习),以解决模型和数据中心设计的缺点。KMCL 通过将嵌入特征转化为高斯 RKHS 中指数核的混合,然后进行目标损失编码,包括重构损失、非对称分类损失和对比损失来捕捉标签
→
PDF
a year ago
Prev
Next