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调整预训练骨干网络以应对表现性
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
预训练和微调是深度学习的标准，但预训练数据中的标签噪声可能影响模型泛化。研究发现，轻微噪声有利于域内性能但损害域外性能。本文提出NMTune方法，通过对齐特征空间减少噪声影响，提升泛化能力。实验验证了该方法在视觉和语言模型上的有效性，强调了学习噪声模型的重要性。
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关键要点
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预训练和微调是深度学习的标准实践。
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预训练数据中的标签噪声可能对模型的泛化产生不利影响。
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轻微噪声有利于域内性能，但会损害域外性能。
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提出NMTune方法，通过对齐特征空间减少噪声影响。
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NMTune方法提升了模型在域内和域外任务上的泛化能力。
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实验验证了NMTune在视觉和语言模型上的有效性。
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强调学习噪声模型的重要性。
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