Tech Meridian ← К СУЩНОСТЯМ
EN

КОМПАНИЯ · ENTITY #1779

Pradeep Shenoy

Хронология связанных событий, источники и контекст из новостной базы.

ХРОНОЛОГИЯ СОБЫТИЙ

2

RESEARCH · 1 ИСТОЧН. · Google Research

Google Research: инстанс-условные временные шкалы затухания для перевзвешивания тренировочных данных при дрейфе концепций

Google Research предлагает вспомогательную модель перевзвешивания, которая присваивает важность каждому обучающему примеру по его содержанию и возрасту, комбинируя несколько фиксированных временных шкал затухания и обучая назначение совместно с основной моделью. Метод объединяет преимущества офлайн- и непрерывного обучения и демонстрирует до ~15% относительного прироста точности на крупном бенчмарке с нестабильными данными (~39 млн изображений за 10 лет) и улучшения на других наборах для обучения при дрейфе данных.

7.0

RESEARCH · 1 ИСТОЧН. · Google Research

Исследователи Google предлагают «ранние считывания» и «просеиватель признаков» для борьбы со спурриозными признаками и простотной предвзятостью

Авторы из Google Research Ришаб Тивари и Прадеп Шеной описывают два вмешательства — прогнозы из ранних промежуточных слоёв («ранние считывания») и принудительное «забывание признаков» с помощью «просеивателя признаков» — чтобы обнаруживать и снижать зависимость от спурриозных признаков и простотную предвзятость в глубоких сетях. Сигнал от ранних считываний используется для перенастройки вклада учителя при дистилляции, а просеиватель признаков заставляет модель искать более информативные признаки; авторы сообщают об улучшении worst‑group accuracy на бенчмарках (Waterbirds, CelebA, CivilComments, MNLI) и лучшей генерализации на невидимые домены по сравнению с предыдущими подходами.

7.0