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Data Distillation

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  1. TOOL · CL_128354 ·

    新框架改进表格基础模型的迁移学习

    研究人员推出 TL-ANDI，一个旨在增强表格基础模型 (TFMs) 迁移学习能力的新型蒸馏框架。该框架通过创建紧凑的源上下文，解决了严格的上下文大小限制和对分布变化的敏感性等限制。TL-ANDI 通过一个考虑目标协变量覆盖率和后验兼容性的预算约束最优传输问题来实现这一点，然后选择具有蒸馏标签的锚点样本，并使用目标数据进行残差校准。