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深度学习模型提升昆虫分类能力，助力生物多样性监测
研究人员开发了一种基于深度学习的昆虫分层分类模型，利用相机陷阱图像进行生物多样性监测。该模型解决了专家标注数据集有限、数据不平衡以及模型需要跨不同分类级别泛化等挑战。它使用了约一百万张昆虫图像的手动整理数据集，并采用分层分类架构，利用生物分类学在多个级别上实现高精度。
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深度集成在数据偏移下表现出线性模式连通性
研究人员调查了深度学习中线性模式连通性（LMC）的现象，特别是它如何受到图像分类器集成中数据偏移的影响。研究表明，数据偏移可以被视为一种随机梯度噪声，可以通过使用更小的学习率和更大的批量大小来缓解。这些参数会影响模型收敛到损失景观的相似或不同区域，从而影响训练效率和集成多样性之间的权衡。