我们可以通过优化批次梯度下降算法,来抑制弱梯度方向的梯度更新,进一步提高了泛化能力。比如,我们可以使用梯度截断(winsorized gradient descent),排除梯度异常值后的再取平均值。
模型的泛化能力是其是否能良好地应用的标准，因此如何通过有限的数据训练泛化能力更好的模型也是深度学习研究的重要问题。仅在数据集上高度拟合而无法对之
对后续工作的启示:虽说标注错误在任何数据集中都无法避免,但这并不是我们不去进一步了解它的理由,当我们把模型在这些cases上犯的错误剔除后,可以对其真实的泛化能力有更清晰地认识
分类模型泛化能力论文 下载积分:1000 内容提示: Do Better ImageNet Models Transfer Better?Simon Kornblith ∗ , Jonathon Shlens, and Quoc V. LeGoogle Br
训练后期，以困难样本的非相干梯度主导了平均梯度g（wt），从而导致泛化能力变差，这个时候就需要早停。 （注：简单的样本，是那些在数据集里面有很多梯
U-Net 在FCN 的基础上增加了上采样操作的次数和跳跃连接，使用跳跃连接将解码器的输出特征与编码器的
考试成绩差的同学，有这三种可能：一、泛化能力弱，做了很多题，始终掌握不了规律，不管遇到老题新题都不会做；二、泛化能力弱，做了很多题，只会死记硬
因此,我们提出了一种新的域泛化方法:利用特征敏感度特性作为特征先验来引导模型训练以便提升模型泛化能力。具体而言,1)提出特征校准模块(PGAM)来强化不敏感特征并抑制敏感特
1、使用更多的数据。竟可能标注更多的训练数据，这是提高泛化能力最理想的方法，更多的数据让模型得到更充分的学习，自然提高了泛化能力，但实际场景中考虑
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