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Hongmin Li
Hongmin Li
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新模型区分捷径学习与OOD失败
一篇新发表在arXiv上的论文，通过分析一个最小的二元模型，探讨了机器学习模型中分布外（OOD）失败的现象。该研究区分了捷径特征、训练过程中使用这些捷径的转换，以及由此产生的OOD失败。研究表明，正则化技术可以保持模型的不变性，而嘈杂的不变坐标可能导致向捷径规则的转换，其对保留数据的后果取决于数据的族。
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新研究对基于代理的AI模型性能强解释提出挑战
arXiv上发表的一篇新论文由Hongmin Li撰写，提出了一个受控的反例，用于解释机器学习中分布外（OOD）性能的强代理解释。研究表明，即使在使用固定的预训练和探测设置的情况下，预训练数据集的代理排名也可能与其在下游任务上的实际性能不符。这一发现表明，虽然基于结构的解释并非完全无效，但其在预测OOD准确性方面的强度和适用性存在局限性。