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使用鲁棒非参数统计方法测量模型变异性
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种新的网络相似性统计量，用于指导深度神经网络训练中随机种子的选择。通过鲁棒的假设检验，展示了该统计量在实验中的价值和在迁移学习中调优相比随机种子选取的优势。
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关键要点
- 深度神经网络的训练涉及随机优化，种子的选择对模型质量至关重要。
- 本文提出了一种新的网络相似性统计量，用于指导随机种子的选择。
- 通过鲁棒的假设检验，展示了该统计量在实验中的价值。
- 该统计量在迁移学习中调优相比随机种子选取具有优势。
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