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Stl10
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Pairwise learning boosts deep neural network data efficiency
研究人员开发了一种成对学习框架，可显著提高深度神经网络的数据效率，尤其是在小样本回归任务中。通过将回归重新构建为聚合的相对排名，该方法在各种模型架构和数据集大小上都能提高性能，而无需额外的监督。使用这种成对方法训练的轻量级ResNet10在UTKFace数据集上的平均绝对误差（MAE）低于以往的模型，并且在STL10数据集的有限标记示例分类任务上，其性能也优于标准的交叉熵模型。
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新研究探索高效且鲁棒的机器学习擦除技术
研究人员正在开发新的机器学习擦除方法，旨在无需完全重新训练即可从训练模型中去除特定数据的影响。多篇论文提出了实现更高效、更鲁棒擦除的新技术。这些方法侧重于在确保遗忘的知识不易被恢复的同时，保持模型的效用，即使在持续训练或对抗性攻击下也是如此。