多目标领域自适应的无需训练模型合并

BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-07-18T00:00:00Z

本文提出了一种数据无关的知识融合方法，通过合并模型并引导最小化预测差异的权重，将不同训练数据集上的个别模型合并为一个模型，以在所有数据集领域都表现良好并可以推广到域外数据。该方法在电池评估中明显优于基线方法，并且是一种有前途的替代多任务学习的方法，可以在不访问训练数据的情况下保留或提高个别模型的性能。模型合并比训练多任务模型更高效，适用于更广泛的情况。