★ 3
论文：样本价值取决于目标学习器而非数据
论文通过冻结已选子集、仅改变训练学习器的受控实验，研究核心集选择中易样本优先与几何覆盖策略的交叉边界是否固定。在低分辨率 ImageNet-100 上，将 ResNet-18 宽度翻倍使交叉点从每类 57 个样本移到 85 个，说明学习器改变了同样样本的相对价值。将卷积系统换成 ViT 后，覆盖策…
arXiv cs.LG31 天前
#ViT
共 2 篇相关资讯，按重要度与时间排序，每 3 小时更新。
★ 2
arXiv 提出 SAGA 用稀疏自编码器几何锚定缓解灾难性遗忘
SAGA 将每个任务边界训练的稀疏自编码器转化为对表示漂移的局部低秩约束，由回放样本决定约束位置、编码器雅可比的主右奇异方向决定惩罚方向。在三个预训练 ViT-B/16 基准上取得最高平均 Class-IL 准确率与最低遗忘，CIFAR-100、CUB-200、ImageNet-R 分别比最强常规…
arXiv cs.LG14 天前