探索跨模型神经元相关性以预测模型性能和通用性

本研究解决了人工智能模型性能评估和通用性检验的技术缺口，提出了一种基于神经网络之间相关性的新方法。此方法通过比较神经元的输出，评估新训练模型与已知模型之间的相关性，具有提高内存效率和增强模型鲁棒性的潜力，为负责任的人工智能提供了更全面的评估工具。