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重拾被遗忘的知识：关于遗忘、过拟合和无需训练的深度神经网络集成
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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
该研究提出了新的评分方法和集成方法来提高深度神经网络的性能，已在多个数据集和网络架构中得到实证评估，并在Imaget上提高了1%的性能。
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关键要点
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该研究提出了一种新的评分方法来衡量深度神经网络的过拟合。
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新方法通过监测验证数据上的模型遗忘率，揭示了某些区域的泛化能力退化。
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基于观察，构建了一种新的集成方法，显著提高了性能而不增加额外训练时间。
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在多个数据集和神经网络架构中进行了广泛的实证评估，显示了该方法的实用性。
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该方法在从头训练和迁移学习中均有效，且实现和使用上更加简单。
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在Imagenet上，该方法提高了具有竞争力的网络1%的性能。
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