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ResMLP
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新理论解释预训练模型中的训练-验证分离
研究人员提出了一个新的动态结构模型来解释预训练模型中训练-验证分离的出现。这种现象是指模型在训练数据上的表现与在验证数据上的表现出现分歧，其原因在于模型的适应性将其关注点从广泛可复用的特征转移到更具体的、对未见数据迁移性较差的特征上。该研究通过使用ResMLP、自然语言处理模型如RoBERTa、DeBERTa和Qwen，以及视觉模型如ResNet-18进行受控模拟，证明了可观察到的结构演变可以在无需直接访问验证示例的情况下预测这种分离。
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深度学习工具可快速评估飓风后电网损坏情况并安排修复
研究人员开发了一种两阶段深度学习工具，以加快对电网进行飓风后损坏评估和修复调度。第一阶段使用MLP、ResMLP和GraphSAGE等模型识别损坏的线路，第二阶段计算修复计划，比较MLP、DeepSets和Set Transformer。该流程线采用ResMLP-Set Transformer配置，实现了0.920的损坏作业F1分数，并在顺序一致性和时间准确性方面表现出色，为飓风响应提供了快速的决策支持。