Die Fähigkeit der Verallgemeinerung von unüberwachtem Pretraining

Основні поняття

Unüberwachtes Pretraining beeinflusst die Verallgemeinerung von Modellen.

Анотація

Das Papier untersucht die Auswirkungen von unüberwachtem Pretraining auf die Verallgemeinerung von Modellen. Es stellt fest, dass die Verallgemeinerung von der Übertragbarkeit der Repräsentation, der durch die Repräsentation induzierten Rademacher-Komplexität, der Aufgabenheterogenität und der Verallgemeinerung der Pretraining-Aufgabe abhängt. Zwei Szenarien, Context Encoder und Masked Autoencoder Pretraining, werden analysiert. Eine neue Rademacher-Repräsentationsregularisierung wird vorgeschlagen und experimentell validiert.

Inhaltsverzeichnis

1. Einführung
2. Theoretischer Hintergrund
3. Formales Framework
4. Experimente und Ergebnisse
5. Schlussfolgerung

Статистика

"Unüberwachtes Pretraining kann die Verallgemeinerung von Modellen beeinflussen."
"Die Verallgemeinerung hängt von der Übertragbarkeit der Repräsentation ab."
"Die Rademacher-Komplexität beeinflusst die Verallgemeinerung."

Цитати

"Unüberwachtes Pretraining beeinflusst die Verallgemeinerung von Modellen."
"Die Verallgemeinerung hängt von der Übertragbarkeit der Repräsentation ab."

Ключові висновки, отримані з

On the Generalization Ability of Unsupervised Pretraining

by Yuyang Deng,... о arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.06871.pdf

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Wie kann die Theorie des unüberwachten Pretrainings auf andere Anwendungen ausgeweitet werden

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Welche Rolle spielt die Heterogenität der Aufgaben bei der Verallgemeinerung von Modellen

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Wie könnte die Rademacher-Repräsentationsregularisierung in anderen Bereichen des maschinellen Lernens eingesetzt werden

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