BriefGPT - AI 论文速递
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重新设置并忘记它：重新学习最后一层的权重提高持续和迁移学习
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种解决深度学习模型在不稳定环境下适应性差的新方法，通过避免更新预训练部分，学习新的可学习参数来改善细调过程的效果，实现适应性和稳定性的平衡，适用于实时场景下的持续学习问题。实验结果良好。
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关键要点
- 提出了一种新方法解决深度学习模型在不稳定环境下适应性差的问题。
- 通过避免更新预训练部分，学习新的可学习参数来改善细调效果。
- 实现了适应性和稳定性之间的平衡。
- 该方法适用于实时场景下的持续学习问题。
- 实验结果显示该方法效果良好。
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