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该论文一共调研了「159」篇文献，其中直接与领域泛化相关的有「90」篇。文章从问题定义、理论分析、方法总结、数据集和应用介绍、未来研究方向等几大方面对领域泛化问题进行了详细的概…
三医学术语泛化的方式、途径（一）医学术语泛化的方式。医学术语要想进入普通词汇中，必须通过一定的方式，就从本文研究的语料来看，医学术语泛化的方式主要是通过谐音、借用、比喻、引申四种。1。谐音。
文章最大的亮点就在于MRM和目前主流的研究方向（修改目标函数）是正交的，无论目标函数是什么，MRM都能找到这么些泛化能力更强的子网络。ICLR2021论文标题：Understandingthefailuremodesofout-of-distributiongeneralization论文链接：
论文指出，经典统计学习理论和正则化策略不能解释小的泛化误差为何发生，神经网络实现高性能泛化的真正原因是“能够记忆数据”。但最近，Bengio实验室的一篇ICLR-17论文提出了反对观点，认为神经网络并不通过记忆学习。
本论文选取现代汉语中亲属称谓语的泛化这～独特的语言现象作为切入点，深入研究其泛化的特点、变体结构、规律及成因，进而归纳出一定的语用原则和语用功能。本论文分三个部分：一、称谓语…
近代汉语动词“打”的语义泛化,打,打-V,泛化。“打”在近现代汉语中的应用极为广泛,但研究者对其语义泛化的机制及过程却较少涉及。纵观“打”的泛化过程,首先以其语义特...
因果学习作为人工智能领域研究热点之一，其研究进展与成果也引发了众多关注。为帮助研究与工程人员了解该领域的相关进展和资讯，智源社区结合领域内容，撰写了第1期《因果学习周刊》。本期周刊将主要…
这篇论文中只写了优化方法和网络结构对泛化能力的影响，而深度学习的另一个支柱优化函数的影响则没有提到。在分类任务上这点体现的不明显，但对于生成任务，改变的更多是优化的目标函数，比如各种GAN及其衍生模型，这时能很直觉的看出目标函数对泛化能力的影响。
1.医学成像中的联邦学习(FederatedLearninginMedicalImaging)现有工作都集中在提高内部客户端的性能上，而没有考虑联邦之外未见域的泛化问题。.2.领域泛化(DomainGeneralization)在现有中，一些方法旨在通过最小化多个源域之间的域差异来学习域不变表示。.1.利用...
该论文一共调研了「159」篇文献，其中直接与领域泛化相关的有「90」篇。文章从问题定义、理论分析、方法总结、数据集和应用介绍、未来研究方向等几大方面对领域泛化问题进行了详细的概…
三医学术语泛化的方式、途径（一）医学术语泛化的方式。医学术语要想进入普通词汇中，必须通过一定的方式，就从本文研究的语料来看，医学术语泛化的方式主要是通过谐音、借用、比喻、引申四种。1。谐音。
文章最大的亮点就在于MRM和目前主流的研究方向（修改目标函数）是正交的，无论目标函数是什么，MRM都能找到这么些泛化能力更强的子网络。ICLR2021论文标题：Understandingthefailuremodesofout-of-distributiongeneralization论文链接：
论文指出，经典统计学习理论和正则化策略不能解释小的泛化误差为何发生，神经网络实现高性能泛化的真正原因是“能够记忆数据”。但最近，Bengio实验室的一篇ICLR-17论文提出了反对观点，认为神经网络并不通过记忆学习。
本论文选取现代汉语中亲属称谓语的泛化这～独特的语言现象作为切入点，深入研究其泛化的特点、变体结构、规律及成因，进而归纳出一定的语用原则和语用功能。本论文分三个部分：一、称谓语…
近代汉语动词“打”的语义泛化,打,打-V,泛化。“打”在近现代汉语中的应用极为广泛,但研究者对其语义泛化的机制及过程却较少涉及。纵观“打”的泛化过程,首先以其语义特...
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这篇论文中只写了优化方法和网络结构对泛化能力的影响，而深度学习的另一个支柱优化函数的影响则没有提到。在分类任务上这点体现的不明显，但对于生成任务，改变的更多是优化的目标函数，比如各种GAN及其衍生模型，这时能很直觉的看出目标函数对泛化能力的影响。
1.医学成像中的联邦学习(FederatedLearninginMedicalImaging)现有工作都集中在提高内部客户端的性能上，而没有考虑联邦之外未见域的泛化问题。.2.领域泛化(DomainGeneralization)在现有中，一些方法旨在通过最小化多个源域之间的域差异来学习域不变表示。.1.利用...
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