Dengan berkat rangkaian neural dinamik yang sedar drift, rangka kerja baharu generalisasi domain masa jauh melebihi kaedah generalisasi & penyesuaian domain.

Dalam tugas Generalisasi Domain (DG), apabila pengedaran domain berubah secara berterusan dengan persekitaran, cara menangkap perubahan ini dengan tepat dan kesannya terhadap model adalah isu yang sangat penting tetapi juga sangat mencabar. Untuk tujuan ini, pasukan Profesor Zhao Liang dari Universiti Emory mencadangkan rangka kerja generalisasi domain masa DRAIN berdasarkan teori Bayesian, yang menggunakan rangkaian rekursif untuk mempelajari hanyut pengedaran domain dimensi masa, dan menggabungkan rangkaian saraf dinamik dan teknologi penjanaan graf keupayaan model dan mencapai generalisasi dan ramalan model dalam bidang yang tidak diketahui pada masa hadapan. Karya ini telah dipilih ke dalam ICLR 2023 Oral (5% teratas di antara kertas yang diterima).

Atas ialah kandungan terperinci Dengan berkat rangkaian neural dinamik yang sedar drift, rangka kerja baharu generalisasi domain masa jauh melebihi kaedah generalisasi & penyesuaian domain.. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!