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pre-trained machine learning models
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关于预训练机器学习模型存储可压缩性的一切，你想知道的都在这里
论文通过对预训练模型数据集进行详尽分析，揭示了现代数据压缩工具对预训练模型数据集不够有效的问题，并提出了一种简单而有效的浮点数压缩方法及与其他数据减少方法相结合的压缩框架。
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4 months ago
OrderBkd: 文字背门攻击的重新定位
借助特定词语在句子中的重新定位作为触发器，设计和应用基于词性标注的规则来选择这些词汇，在保持高攻击成功率的同时，优于现有攻击的困惑度和与清洁样本的语义相似性。
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5 months ago
走向科学机器学习的基础模型：特征缩放与转移行为表征
研究表明，预训练模型可以应用于科学机器学习任务中的迁移学习，可在细调适当的预训练模型下，以比从头开始训练少得多的下游示例实现期望的准确度水平。模型的规模越大，用 fine-tuning 方法会获得更好的性能提升，这为 SciML 问题的建模
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a year ago
多变量基数分支的预训练混合整数优化
本文提出了一种新的方法，使用预训练的机器学习模型（PreMIO）来加速在线混合整数优化，并通过基于数据驱动的超平面分割可行域的多变量基数分支程序以及结合学习理论和浓度不等式来开发一个直观易懂的超参数选择策略来加入任何 MIP 求解器中。作者
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a year ago
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