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评估城市场景中时空模型的泛化能力
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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
本研究提出了一种时空分布外基准（ST-OOD），旨在提升时空神经网络在城市环境中的泛化能力。结果表明，现有模型在分布外场景中表现不佳，甚至不如简单的多层感知机（MLP）。研究还探讨了使用dropout技术改善泛化性能的可能性，为未来研究提供了重要的基准和方向。
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关键要点
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本研究提出了一种时空分布外基准（ST-OOD），旨在提升时空神经网络在城市环境中的泛化能力。
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现有模型在分布外场景中表现不佳，常常不及简单的多层感知机（MLP）。
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研究探讨了使用dropout技术改善泛化性能的可能性。
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该研究为未来相关研究提供了重要的基准和方向。
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