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DP-NMT：可扩展的差分隐私机器翻译
DP-NMT 是一个开源框架，旨在提供一个平台给研究人员以 DP-SGD 算法为基础开发隐私保护的神经机器翻译系统，通过整合多种模型、数据集和评估指标，解决了目前存在的 DP-SGD 实现细节不清晰、代码不透明和可复现性不足的问题。
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7 months ago
Cleanba: 可重复和高效的分布式强化学习平台
分布式深度强化学习是利用更多计算资源以在较短时间内训练自主代理的方法。然而，该研究首次表明即使在控制超参数的情况下，典型的 Actor-Learner 架构仍可能存在可复制性问题。为解决此问题，引入了 Cleanba，这是一个新的开源平台，
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9 months ago
EMNLP
关于上下文嵌入零样本跨语言评估的不使用英语开发
本文研究了多语言语境嵌入在零样本跨语言迁移学习上的表现，并发现使用英语进行零样本设置时很难获得可重复的结果和一致的检查点，建议在零样本结果旁边提供 oracle 分数，通过避免任意差的检查点使结果更一致。
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4 years ago
神经架构搜索的随机搜索与可复现性
本文介绍了一种基于随机搜索和超参数优化的神经架构搜索方法，并探讨了该领域中已有的研究成果的可重复性问题。研究结果表明，该方法在两个标准的 NAS 基准测试中表现出色，并且可以复现。
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5 years ago
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