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EMNLP
自我训练与任务增强的少样本学习方法 - STraTA
STraTA 提出了一种新方法,即自训练 + 任务增强,通过任务增强技术和伪标记的数据进行自训练,以在少样本情况下有效提高预训练语言模型的效率。实验证明,STraTA 方法可以在 12 个少样本基准测试中显著提高样本效率。
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3 years ago
在线分层采样的最小化区间数目在给定噪音样本的情况下
研究了在有限的价格预算下,基于在线分层抽样和 Monte Carlo 积分的函数评估问题。证明了算法 MC-UCB 在样本数量 n 和分层数量 K 方面都是最小化的,从而推导了最小最优边界。
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12 years ago
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