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利用辅助学习和特定任务适应性增强分子性质预测
既训练的图神经网络（Pretrained Graph Neural Networks）广泛应用于各种分子属性预测任务，但由于传统的精调对目标任务的训练会导致较差的泛化性能，因此本文探讨了通过与多个辅助任务共同训练的方式来适应目标任务的预训练
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5 months ago
可微分权重掩码用于领域转化
深度学习模型在计算机视觉中的一个主要缺点是它们无法以模块化的方式保留多个信息源。本研究结合了深度学习和权重掩码方法，研究了三种权重掩码方法，并分析了其在源任务上减少 “遗忘” 并在目标任务上进行高效微调的能力。发现不同的掩码技术在保留源任务
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10 months ago
ICML
使用线性探针交叉任务网格解释 CNN 模型对视网膜图像的预测
通过线性探针技术，我们对英国生物库的视网膜图像数据集进行了分析，发现中层神经网络表示更有泛化性，并且有些目标任务的预测与源任务无关，另一些目标任务的预测与与其相关的源任务训练的嵌入效果更好。
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3 years ago
无奖励元学习
文章提出了一种名为 No-Reward Meta Learning (NoRML) 的自适应学习方法，它使用观测到的环境动态而不是显式奖励函数进行模型参数更新，以适应目标任务时变的环境动态。研究表明，NoRML 在环境动态变化时的性能优于传
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5 years ago
从多个 MDPs 转移
本文研究利用源任务采集的经验来加速强化学习算法的传递强化学习方法，介绍了在源任务与目标任务之间相似度的基础上适应转移过程的新算法，并在一个连续链问题中报告了描绘性实验结果。
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13 years ago
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