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新的搜索方法提高了视觉模型对分布变化的鲁棒性

研究人员开发了一种名为重心锚定权重搜索（Barycentric Anchored Weight Search）的新后处理程序，用于改进微调后的视觉模型。该方法旨在提高模型对分布变化的鲁棒性，而无需额外的梯度训练或增加推理成本。通过构建重心候选权重并执行无导数搜索，该程序使用来自分布外数据的验证反馈来调整合并，其性能优于模型汤（Model Soup）和模型库（Model Stock）等现有方法。