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Chow's rule

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RESEARCH · CL_39975 · May 19 · 08:56

新框架通过密度比估计重塑“学习推迟”问题

研究人员引入了一个新颖的后验“学习推迟”（L2D）框架，该框架通过理想分布的视角重塑了该问题。该方法通过计算模型和专家理想分布之间的密度比来定义推迟。导出的 DR CPE 损失允许在无需重新训练的情况下调整推迟率，实验结果表明在各种数据集上具有竞争力的性能和鲁棒性。