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representation transfer
搜索结果 - 5
编码器内部的语言转换：关于零翻译多语言中的表示转换
这篇论文通过研究多语言神经机器翻译中的表示转移，揭示了导致零射翻译不足的表示问题。研究中引入了身份对（一个句子翻译为自身），以解决多语言研究中基准测量缺失的问题，因为身份对代表了所有语言转移中的最佳表示状态。通过分析，我们证明编码器将源语言
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25 days ago
离线多任务转移强化学习与表示惩罚
我们研究了离线强化学习中的表示转移问题，提出了一种算法来计算学习表示的点态不确定性度量，并通过扩展数据的数据依赖上界证明了针对目标任务的学习策略的次优性。我们的算法利用源任务的集体探索来解决现有离线算法在一些点上覆盖不足的问题，并在需要完全
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5 months ago
多任务模仿学习中表示转移的统计保证
通过多任务模仿学习的表征转移，可以比从零开始学习新任务更加高效地利用样本。本文提供了一个统计保证，表明在使用足够多样的源任务训练表征时，我们确实可以提高目标任务的样本利用效率。我们的理论结果可以轻松扩展到基于现实假设的常用神经网络结构。通过
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8 months ago
基于多个预训练模型的线性回归表示迁移学习
本文提出了一种基于表示转移的学习方法来构建目标模型，该方法包括利用不同源表示构建适应目标数据的表示以及使用获得的模型作为细调过程的初始化，从而为线性回归提供了一种可行的迁移学习框架。
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a year ago
ICML
Few-Shot 图像分类中的通道重要性问题
本文探究用渠道方案特征转换可以提高 Few-Shot Learning 中图像分类的普适性，同时揭示了当前视觉系统的核心问题，即渠道偏见问题。
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2 years ago
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