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FW Merging: Extending Model Merging Using Frank-Wolfe Optimization

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内容提要

本研究提出了一种新方法——Frank-Wolfe合并（FW-Merging），旨在解决多任务学习中模型合并的适应性和扩展性问题。FW-Merging通过约束优化显著提高了合并的准确性和稳定性，实验结果表明其在多个模型合并中表现优异，且内存开销保持恒定，具有潜在应用价值。

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标签

FW-Merging model 准确性 多任务学习 模型合并 约束优化
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