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training domains
搜索结果 - 4
AAAI
通过部分不变性学习最佳特征
通过学习来自多个环境的数据，提出在模型学习中，使用部分不变性（Partial Invariance）来放宽 Invariant Risk Minimization（IRM）的假设条件，从而在语言和图像数据上进行实验并得出结论。
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a year ago
AAAI
学习可推广到分布外的模块化结构
本文提出一种针对机器学习系统中的 O.O.D. generalization 挑战的方法，通过训练鼓励模型仅保留在多个训练领域中被很好地重用的网络特征，结合两种互补的神经元级约束器和网络上的可微分二进制蒙版，提取模块化子网络以达到更好的 O
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2 years ago
CVPR
利用因果不变转换实现对分布外的泛化
本研究提出了一种针对领域间泛化问题的新方法，通过使用修改非因果特征但不改变因果特征的转换方式，从而获得跨领域的最优模型，并且该方法只需要一个单一领域的数据即可实现，在实验中证明了该方法的有效性。
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2 years ago
不变的策略优化：强化学习中更强的泛化能力
本研究针对强化学习中泛化性不足的问题，提出了一种基于不变性原则的学习算法 Invariance Policy Optimization (IPO)，该算法能够在训练过程中学习到一种不变策略，并能够在线性二次调节器和网格世界问题以及机器人学习
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4 years ago
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