PulseAugur
中
实时 14:30:05
实体 time series transfer learning

time series transfer learning

PulseAugur coverage of time series transfer learning — every cluster mentioning time series transfer learning across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.

Show in brief
总计 · 30天
1
90 天内 1
发布 · 30天
0
90 天内 0
论文 · 30天
1
90 天内 1
层级分布 · 90 天
主题
情绪 · 30 天

1 天有情绪数据

最近 · 第 1/1 页 · 共 1 条
  1. RESEARCH · CL_145724 ·

    新的信息论度量“局部冗余”量化神经网络可塑性

    研究人员引入了“局部冗余”，一种源自通用压缩理论的信息论度量，用于量化神经网络的可塑性。这一新指标旨在改进现有的度量方法，如有效秩和死神经元比例，这些方法在预测新任务上的表现方面显示出较差的相关性。所提出的方法使用合成记忆任务上的预期梯度范数平方作为局部冗余的可计算下界。实验表明，该度量能更好地预测图像分类和时间序列任务在持续学习场景下的下游性能。