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Complexity Minimization

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  1. RESEARCH · CL_65211 ·

    新框架解释了元学习中预训练数据扩展定律

    研究人员开发了一个名为“复杂度最小化”的新理论框架，以解释预训练在机器学习中的优势。该框架证明了增加预训练数据规模可有效降低下游任务所需的复杂度。实证测试表明，将复杂度正则化整合到现有的元学习方法中，可以提高少样本适应的样本效率。