面向领域泛化的领域特定特征解缠

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内容提要

DDG是一种处理机器学习模型泛化问题的方法,采用基于约束的优化形式,以有限维参数化和经验逼近的方式进行简化,并提出了一种基于原始对偶算法来实现表示分离和域泛化的方法。

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关键要点

  • DDG是一种处理机器学习模型泛化问题的方法。
  • DDG采用基于约束的优化形式进行简化。
  • DDG使用有限维参数化和经验逼近的方式。
  • DDG提出了一种基于原始对偶算法的方法来实现表示分离和域泛化。
  • DDG能够学习语义概念的内在表示,具有对干扰因素的不变性。
  • DDG在多个领域中表现出良好的OOU性能。
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