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实体 neural invariants

neural invariants

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  1. TOOL · CL_80021 ·

    新理论使用范畴框架量化迁移学习不变性

    研究人员引入了一个用于理解迁移学习的范畴框架，定义了一种称为 Kan 扩展的通用迁移不变性。该方法量化了源任务的结构如何在目标任务中得以保留，超越了简单的准确性指标。该框架允许精确评估迁移差异，即使在表示崩溃但保持分类性能但扭曲拓扑信息的情况下也是如此。