Optimierung nicht-zerlegbarer Ziele durch selektives Mixup-Finetuning

Wir entwickeln SelMix, eine Technik zur Feinabstimmung von Vortrainierungsmodellen, um gewünschte nicht-zerlegbare Zielfunktionen zu optimieren. SelMix verwendet selektives Mixup zwischen Klassen, um die Entscheidungsgrenzen gezielt zu verbessern, um die gewünschte Metrik zu optimieren.