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关于外分布泛化评估的调研
💡 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要

本文综述了非独立同分布泛化评估的研究，划分为三个范式，并讨论了预训练模型的评价。提出了未来研究的几个方向。

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关键要点

  • 机器学习模型在非独立同分布的数据下存在风险，需要评估和改善模型的泛化能力。
  • 非独立同分布泛化评估的研究分为三个范式：性能测试、性能预测和内在特性表征。
  • 文章简要讨论了预训练模型在非独立同分布下的评价。
  • 提出了未来研究的几个有前景的方向。
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标签

机器学习模型 泛化能力 算法评估 非独立同分布 预训练模型
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