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  1. TOOL · CL_51409 ·

    新框架增强无线数据中的机器学习模型可迁移性

    研究人员开发了LWM-CDE，一个旨在提高机器学习模型在无线通信任务中泛化能力的新框架。该方法利用了从预训练的无线基础模型派生的表示空间，从而能够更有效、更准确地评估数据相似性和模型可迁移性。通过采用对比学习和几何塑形损失，LWM-CDE创建了一个结构化流形，其中距离与经验迁移性能相关，支持在数据集选择和模型部署方面做出更好的决策。