arXiv · ML· Masih Aminbeidokhti, Heitor Rapela Medeiros, Eric Granger, Marco Pedersoli·· 9 小时前AI 评分21
基于隐式集合的视觉基础模型鲁棒且高效微调方法
Robust and Efficient Finetuning of Vision Foundation Models via Implicit Ensembling
AI 导读
研究者提出 GMixout 方法，将 Mixout 重解释为单次运行的权值共享隐式集合，通过 bias-variance-covariance-locality 框架分析 ID-OOD 权衡的关键因素。
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