利用数据集制图来提高 Transformer 中的组合泛化能力
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。通过数据集制图的方法,我们提出了一种新型的策略,用于增强神经网络的组合泛化性能,实现了模型准确性的显著提高。
该文章提出了一种基于数据分布的组合建模通用框架,可用于数据增强,获得最先进的结果。
通过数据集制图的方法,我们提出了一种新型的策略,用于增强神经网络的组合泛化性能,实现了模型准确性的显著提高。
该文章提出了一种基于数据分布的组合建模通用框架,可用于数据增强,获得最先进的结果。