BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-09-29T00:00:00Z

虚假特征多样化提高离域泛化

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内容提要

本文介绍了一种名为特征增强训练（FAT）的方法，通过保留已经学习到的特征并增加新的特征来强制模型学习所有有用的特征，并在不同子集的训练数据上执行保留和增强操作。实验表明，FAT有效地学习更丰富的特征并持续改善OOD性能。

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标签

OOD性能 丰富特征 模型学习 特征增强训练 训练数据