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label distribution shifts
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通道选择性归一化的标签偏移稳定测试时自适应
通过有选择性地调整深度神经网络中的通道,以降低对标签分布的敏感性,我们在三个分类任务中应用了这一方法,并发现它在减少其他方法的失败风险的同时,能够显著提高测试时间自适应的效果,同时对超参数的选择具有鲁棒性。
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5 months ago
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