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Loss Smoothing

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TOOL · CL_121084 · Jul 1 · 08:47

新的损失平滑技术提高了神经网络在分布变化下的适应性

研究人员引入了一种称为“损失平滑”的技术，以提高神经网络在面对分布变化时的适应性。该方法包括在适应过程开始时，在原始源训练目标和新的目标目标之间逐渐进行插值。通过这样做，它有助于保留从源数据中学到的有价值的特征，同时仍允许模型专门化以适应新任务。在包括视觉适应、强化学习和语言模型微调在内的各个领域的实验表明，损失平滑技术始终能提高性能。