BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-10-16T00:00:00Z VIBE：面向主题的 Twitter 分类的时间适应 💡 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本文介绍了使用变分信息瓶颈(VIB)来压制过拟合和提高低资源情景中的传输学习的方法，并证明其成功地降低了过拟合，提高了泛化能力。实验结果表明，该方法在自然语言推断数据集中更好地泛化到领域外数据集，并在13个领域外自然语言推断基准测试中提高了泛化能力。 🏷️ 标签 twitter 传输学习 低资源情景 变分信息瓶颈 泛化能力 过拟合 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
