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实体 $\lambda$-Orthogonality regularization

$\lambda$-Orthogonality regularization

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  1. TOOL · CL_191441 ·

    新的 $\lambda$-Orthogonality Regularization 增强神经网络表示兼容性

    研究人员引入了一种名为 $\lambda$-Orthogonality Regularization 的新颖正则化技术，以提高神经网络学习到的表示的兼容性。该方法旨在平衡仿射变换的适应性与正交变换的结构保持性。通过在仿射变换学习过程中应用宽松的正交约束，该方法允许特定于分布的适应，同时保留原始学习到的表示。实验表明，该技术可以维持零样本性能并确保模型更新之间的兼容性。