大模型Google AI Blog4 天前
Learning the importance of training data under concept drift
谷歌研究提出实例条件衰减时间尺度方法，为每个训练样本学习重要性分数，解决概念漂移下新旧数据相关性差异问题。在3900万张照片的十年基准上，相对准确率提升达15%，优于在线与持续学习。
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谷歌研究提出实例条件衰减时间尺度方法，为每个训练样本学习重要性分数，解决概念漂移下新旧数据相关性差异问题。在3900万张照片的十年基准上，相对准确率提升达15%，优于在线与持续学习。