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Symbolic Symmetric Learning Rules as Robust Fine-Tuners

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内容提要

本研究提出了一种新颖的符号对称学习规则，用于微调BP预训练模型，保持了与BP相当的性能并增强了稳健性，为神经网络训练提供了新视角。

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标签

BP模型 学习规则 神经网络 稳健性 符号对称
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