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实体 Inconsistency-Aware Minimization

Inconsistency-Aware Minimization

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  1. RESEARCH · CL_62242 ·

    新方法利用无标签数据提高深度学习泛化能力

    研究人员开发了一种名为不一致感知最小化(IAM)的新方法,以提高深度学习模型的泛化能力,特别是在使用无标签数据时。IAM引入了一种新的度量标准,称为局部不一致性,该度量标准无需显式标签即可计算,并且与泛化差距相关。通过将局部不一致性纳入训练目标,该方法提高了监督学习的性能,并在半监督和自监督场景中显示出潜力。