Fair Collapse（FaCe）是一种新方法，通过测量预训练模型中神经崩溃的程度来进行传递性估计。该方法包括方差崩溃项和类公平度项，实验结果表明在不同任务上取得了最先进的性能，证明了该方法的有效性和泛化能力。
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