当前位置：网站首页 » 观点 » 内容详情

泛化学术概念权威发布_泛化学术概念有哪些(2024年12月精准访谈)

内容来源：AI全自动内容创作接口所属栏目：观点更新日期：2024-11-30

泛化学术概念

论文选题五大禁忌，你踩过几个？写论文时，选题可是关键中的关键。选不好，整篇论文可能都白搭。今天就来聊聊那些论文选题中常见的五大忌讳，看看你中招了没。不具有科学探索倾向 𐟚늨ﾩ☥𞗦œ‰明确的理论指导，还得有研究假设和不确定性。说白了，就是要有点冒险精神，有点探索的味道。如果课题太死板，没有探索意义，那写出来的论文也就没啥价值了。课题过于肤浅 𐟓Š 有些调查研究只停留在表面，用百分比描述一些细小环节，完全没有深入探究变量之间的关系和因果关系。比如说，很少有实验采用交互作用设计，很少有调查采用多元统计分析。原因很简单，研究问题太表面了。所以，选题一定要有深度，有科学探索的意义和实用价值。课题重心太高 𐟏™️ 有些选题太大，从“小”做起很重要。片面追求宏大，用“战略”、“对策”、“发展”堆砌空中楼阁，结果就是“倒金字塔”和“空泛化”。选相对小的课题更有助于专注探索。课题笼统空泛 𐟌미 论题必须用准确的概念表达，否则就流于空泛了。有的作者认为论题广内容就多，其实不然。论题大写作难度也大，面面俱到常常是面面俱不到、不深刻。还有的论题用词不准确，概念含糊，经不住推敲。选题缺乏学术意义 𐟓š 学术性是对论题的限定之一。论文的读者群是护理人员，这就决定了在学科范围内进行的传播交流的热点问题应是学术问题，一些有关政策法规内容不适宜作为学术论题出现。作为一篇学术论文的课题必须具有开拓性和先进性。选题的四大原则：开拓性：前人没有专门研究过或虽已研究但尚无理想的结果，有待进一步的探讨和研究。先进性：硕士毕业论文要有新的见解，博士毕业论文要做出创造性成果。成果的必要性：所选课题应有需要背景，针对实际的和科学发展的需要，即应有实际效益或学术价值。成果的可能性：课题的内容要有科学性，难易程度和工作量要适当，充分考虑到在一定时间内获得成果的可能性。希望这些提醒能帮你避开论文选题的坑，顺利完成你的学术之旅！𐟚€

机器人领域最具挑战性的方向揭秘在过去的一年多里，大语言模型等技术的发展令人瞩目，而机器人领域尤其是人形机器人项目也在如火如荼地进行着。具身智能这个早在1950年就被提出的概念开始被广泛讨论，许多年轻人对这一方向充满好奇，想要探索其中的小方向。具身智能可以分为两个部分：locomotion（移动能力）和manipulation（操作能力）。无论是双足、轮式还是轮足等移动方式，我们暂时不讨论，主要关注操作能力。在我看来，操作能力是更为重要的部分。大语言模型等的成功提升了机器人的交互能力和高级推理能力，但受限于多数机器人任务需要3D、动态的表示以及规划、低级控制等技术，我们还有很长的路要走。我们已经看到许多令人振奋的演示，如Figure AI的Figure 01、Tesla Optimus的Gen2、斯坦福的Mobile Aloha、谷歌的RT2以及1X的EVE等。这些演示在视频中展现了强大的操作能力，似乎家务被轻松解决，给人一种机器人已经可以走进千家万户做家务（达到L4级别的具身智能）的错觉。然而，这些数据收集成本非常高，学到的技能对特定任务过拟合，泛化能力很弱。由于数据收集成本高，数据集缺乏多样性，多为巨头公司花费数月时间采集，数据壁垒高。希望未来工业界能多与学术界共享数据。在仿真环境中训练再迁移到真实世界中似乎是个很好的训练方法，因为数据获取低成本、可扩展、可复制。学术界和工业界提出了多个操作的仿真平台，如英伟达的Isaac Sim、MimicGen、斯坦福的RoboTurk和UCSD的ManiSkill等。当然，仿真的缺点也比较明显，如sim2real的差距，难以模拟复杂现实场景的物理交互，对非刚性物体和表面的特性也很难模拟。

教育技术学的定义与相关概念辨析第二节教育技术学的定义体系一、定义的提出与修正 𐟓š 教育技术学的发展经历了三个阶段：教育技术本质、狭义教育技术和广义教育技术。1998年，教育技术被定义为“人类在教育教学活动中所采用的一切技术手段与方法的总和”。狭义教育技术则是指在现代教育思想、理论指导下，运用相关技术手段和方法促进教育最优化，以实现有意义学习的实践活动。而广义教育技术则更进一步，定义为“为了促进人的发展，对相关的过程和资源进行设计、开发、利用、管理和评价的理论与实践”。二、教育技术定义体系的建立 𐟏›️ 本书中提到的教育技术学定义，即理论层面的定义，是研究在教育中运用相关技术来提高绩效的理论、规律和方法的一门学问。第三节教育技术相关概念辨析 𐟔 一、中国教育技术领域的构成 𐟌 教育技术是一个成熟的领域，但作为学科还不够成熟。作为一个成熟的研究领域，它应具备明确的研究对象、任务和目的；科学的研究方法和研究路线；一批本领域的学术带头人，形成合理的学术梯队；以及一批重要的研究成果，并在实践中产生重大影响。中国教育技术领域包括教育技术学科、教育技术事业和教育技术产业三部分。二、领域和学科的关系 𐟌𑊥�瑥ꦘ秊™育技术领域的一部分。在学科建设中，要把握学科的内涵和外延，不能把教育技术领域中所有的问题甚至是教育领域中的问题都拉到教育技术学科中来，造成学科的泛化。三、电化教育、信息化教育和现代教育技术的关系 𐟌 通过对比电化教育、信息化教育和现代教育技术的定义可以看出，它们的研究对象、研究目的是一致的，实质是一样的。信息化教育是电化教育发展新阶段使用的名称。信息化教育是信息时代的电化教育。四、教育技术领域相关概念关系的界定 𐟓‹ 电化教育和现代教育技术的研究对象、研究目的基本相同，实质是一样的。信息化教育就是信息时代的电化教育。教育信息技术与现代教育技术基本上是等同的。教育信息技术是教育技术的一部分，而不是教育技术的全部。现代教育技术是教育技术的现在时，更多地关注信息技术在教育中的应用。综上所述，教育技术包含了电化教育、信息化教育、教育信息技术和现代教育技术，是它们的合集。而电化教育、信息化教育、教育信息技术和现代教育技术都是教育技术的子集。

SCI论文选题五大忌讳，你知道吗？ SCI论文选题是文章成功的关键，一个好的选题能为文章打下坚实的基础。然而，选题时需要注意一些忌讳，避免出现以下五大问题： 𐟚렧𜺤𙏧瑥�Ž⧴⧲𞧥ž 选题时，科学探索是必不可少的。需要明确理论创新、研究假设、可变性和风险性等。如果没有这些，选题就失去了探索的价值，文章也难以发展。 𐟚련☨🇤𚎨‚䦵… 选题应具备科学探究的实际意义，而不仅仅是描述性的、没有普遍意义的小片段。避免只停留在表面，使得文章内容缺乏深度。 𐟚렩€‰题过于宽泛选题不宜过于宽泛，应从小而具体的角度出发，避免呈现倒金字塔化倾向和空泛化倾向。论题必须用有正确意义的概念来表现，否则论题就会空洞无物。 𐟚렧𜺤𙏥�œ濾义选题应具有学术性，适合学术交流的热点问题。避免将政策法规等内容作为学术论题，因为这些内容不适宜作为学术研究。 𐟚력𜕧”視‡献级别过低选题中的问题验证需要引用相关专业权威性的文献作为支撑，这样才能让人信服。避免大量引用低档次的成果或“浅谈”文章，以提高选题的权威性。总之，SCI论文选题需要谨慎考虑，避免以上五大忌讳，才能为文章的成功打下坚实的基础。

霍普金斯大模型教程：AI研究者的必读指南霍普金斯大学最新推出的大模型教程，涵盖了从基础到进阶的所有关键知识。这份教程不仅详细介绍了大模型的基本概念，还深入探讨了模型的构建、训练、评估与改进，以及在安全、隐私、环境和法律道德方面的考量。 𐟓š 适合人群该教程特别适合人工智能、自然语言处理和机器学习领域的研究者和从业者，以及对大型语言模型感兴趣的学术界和产业界人士。 𐟔 课程内容数据准备：如何有效地准备和处理数据，以优化模型性能。模型构建：从零开始构建大模型，掌握关键技术和方法。训练策略：探索不同的训练策略，提升模型的训练效率。模型评估与改进：通过实验和数据分析，不断优化模型的性能。 𐟓– 教程亮点详细讲解了预训练语言模型（PLM）和大型语言模型（LLM）的区别和联系。介绍了如何通过微调（fine-tuning）将预训练模型应用于特定任务。探讨了大型语言模型在多任务、多语言环境下的应用潜力。 𐟌 应用场景预训练语言模型（PLM）：适用于各种自然语言处理任务，如文本分类、情感分析等。大型语言模型（LLM）：具备更强的泛化能力和多任务处理能力，适用于复杂的应用场景。 𐟒ᠦ•™程结构第一部分：为什么大模型与传统模型不同？第二部分：大模型的构建方法。第三部分：热门改进技术。第四部分：高级主题的快速概览。 𐟌Ÿ 总结这份教程不仅提供了全面的大模型知识，还通过丰富的实践案例和实验数据，帮助读者深入理解大模型的原理和工作机制，掌握在实际应用中的关键技术和方法。对于希望在大模型领域取得突破的AI研究者来说，这是一份不可或缺的宝贵资源。

27岁青年科学家张林峰任上海交大博导近日，中国农业大学信息与电气工程学院网站发布的一份学术报告信息显示，1997年出生的张林峰，今年6月在清华大学交叉信息研究院获得博士学位后，现已担任上海交通大学人工智能学院助理教授、博士生导师。张林峰的研究方向聚焦于高效的人工智能（Efficient AI），涵盖大模型、图像视频生成模型、人工智能数据集的压缩与加速等领域。张林峰在学术界成果斐然，已在CCF-A等高水平学术会议与期刊上发表第一作者和通讯作者论文二十余篇，论文被引用超过2000次。他曾任NeurIPS、ICLR、ICML、CVPR、ICCV等多个国际顶级学术会议的审稿人，并荣获北京市优秀毕业生、清华大学优秀博士论文、微软学者奖学金（亚洲共十二名）等多项荣誉。尤为值得一提的是，张林峰在2019年提出的自蒸馏算法，首次证明了知识蒸馏中的教师模型并非必需，推动了无教师知识蒸馏领域的发展。该算法因其在泛化性和效率上的显著优势，受到国际学术界的广泛认可。此外，张林峰的研究成果还在多个实际场景中得到了应用，如二维检测、三维检测等，为人工智能技术的落地应用做出了重要贡献。张林峰选择放弃多家企业的高薪聘请，毅然加入上海交通大学人工智能学院，致力于科研与教育工作。他的加入，无疑为上海交大的人工智能研究注入了新的活力，也为中国青年科学家树立了榜样。#27岁清华博士任上海交大博导#

上海AI实验室招募多模态大模型研究精英嘿，人工智能爱好者们！如果你对多模态大模型感兴趣，那么上海人工智能实验室的OpenCompass团队绝对值得你关注。我们正在招募实习和全职员工，机会难得，千万不要错过哦！团队概览 𐟓š OpenCompass团队专注于多模态大模型的研究与开发，目标是提升模型在真实世界复杂任务中的处理能力和泛化性。我们主要研究多模态大模型的推理能力、创造能力和具身场景能力，通过对大模型机理的分析和理解，探索创新算法。团队影响力 𐟌Ÿ 我们的团队在多模态大模型领域有着显著的影响力，积极参与国际顶级学术会议和期刊，发表了多篇高质量论文。我们希望吸引更多有志于在该领域做出贡献的人才加入我们。开放职位：多模态大模型评测工程师 𐟓Š 职责：负责多模态大模型评测框架的开发与维护负责多模态大模型榜单交付，及评测体系影响力建设为特定多模态任务或能力构建相应评测基准分析整理实验结果，清晰有效地报告和展示研究成果要求：硕士及以上学历，人工智能、计算机、自动化等相关专业扎实的机器学习基础，至少在计算机视觉/机器学习/自然语言处理等顶级会议期刊上发表过一篇论文优秀的代码能力，熟悉Python，掌握Pytorch等机器学习框架，有过较大规模项目开发及维护的经历开放职位：多模态大模型研究实习生 𐟎“ 职责：为前沿多模态能力构建评测及对齐数据，以推动多模态大模型的能力演进深入研究多模态大模型方向的前沿技术，重点关注评测、对齐等相关方向参与研发多模态大模型相关前沿算法，发表国际顶级论文、申请专利要求：扎实的数据结构和算法设计基础，熟练掌握Pytorch深度学习框架，有大型开源项目经验优先熟悉大模型基础架构，算法基础扎实，了解LLM和VLM前沿进展、微调训练、性能评估及其下游应用优先以第一作者身份在国际顶级学术会议发表过至少一篇学术论文一周实习4-5天，持续6个月以上，有良好的英文读写能力和扎实的数学基础其他信息 𐟓 工作地点：上海（线下）如果你对这两个职位感兴趣，赶紧联系我吧！我们期待你的加入，一起在多模态大模型的领域探索更多可能性。让我们一起为人工智能的未来努力吧！𐟚€

27岁张林峰，交大新宠！最近，学术界和科技界都被一位年轻的学者震惊了——张林峰，这位1997年出生的年轻人在今年6月从清华大学交叉信息研究院获得博士学位后，竟然直接跳槽到上海交通大学人工智能学院，担任助理教授和博士生导师！高效AI研究者 𐟌 张林峰的研究方向是高效的人工智能（Efficient AI），主要涉及大模型、图像视频生成模型以及人工智能数据集的压缩与加速。他的研究成果在学术界和工业界都引起了广泛关注。学术成就 𐟌Ÿ 张林峰在CCF-A等高水平学术会议与期刊上发表了二十余篇第一作者和通讯作者论文，被引用超过2000次。他还担任NeurIPS、ICLR、ICML、CVPR、ICCV等多个学术会议的审稿人。张林峰曾获得北京市优秀毕业生、清华大学优秀博士论文、微软学者奖学金（亚洲共十二名）、清华大学蒋南翔奖学金等荣誉表彰。自蒸馏算法的提出者 𐟒እ€𜥾—一提的是，张林峰在2019年提出了自蒸馏算法，首次证明了知识蒸馏中的教师模型并非必需，推动了无教师知识蒸馏领域的发展。韩国科学技术院的Kuk-Jin Yoon教授表示：“自蒸馏算法与序列性的算法相比有显著优势，有更好的泛化性和更高的效率。”麻省理工学院的韩松副教授也在他的课程中专设一小节介绍自蒸馏算法。实际应用的潜力 𐟏튥𜠦ž—峰的研究成果不仅在学术上有重要价值，在实际应用中也展现出了广阔的前景。他将知识蒸馏与模型压缩推广到了二维检测、三维检测、多视角图像检测、实例分割、图像生成、视频超分等多种应用任务中，并在实际业务中进行了部署应用，使得人工智能可以真正服务于人们的生活。上海交通大学人工智能学院 𐟏늤𘊦𕷤𚤩€š大学人工智能学院是学校顺应发展趋势、对接国家战略、服务城市先导产业而成立的实体学院，是举全校之力组建的特区学院。该学院创新人才引进培育机制，吸引汇聚了人工智能及交叉领域的国内外顶尖师资，包括两院院士2名，外籍院士1名，IEEE Fellow 14名，国家杰出青年基金获得者、长江学者奖励计划等高层次人才66人次，“四青”人才110人次。全校有700余位从事人工智能及相关领域研究的博士导师（含医学院），覆盖多个专业方向。张林峰的加入无疑为上海交通大学人工智能学院注入了新的活力，期待他在未来的科研与教育工作中取得更多突破性的成就！

美国威廉玛丽学院AI与机器学习全攻略 𐟏력聥𛉧Ž›丽学院成立于1693年，是美国历史最悠久的公立研究型大学之一，被誉为“美国母校”。尽管是公立学校，但其学生人数少、师生比高、资源丰富，被誉为最像私立大学的公立大学。学校以其杰出的教师和严谨的学术而闻名。 𐟓š 研究方向与近期论文机器学习与基础模型：研究如何使机器学习系统更加稳健、可信和负责任。相关主题包括鲁棒机器学习、OOD泛化、迁移学习、半监督学习和联邦学习。大语言模型的哲学：探究大型基础模型的潜力和局限性，理解它们为何有效、能力边界、可能的风险、对齐、智能体等。生成式AI与社会科学的交叉：如何衡量生成式AI对不同领域的影响？如何利用强大的AI模型辅助跨学科研究？ 𐟒𛠨𕄦𚐤𘎥ˆ作学校拥有充足的GPU和GPT API资源，支持学生的研究项目。与全球多家机构保持广泛合作，包括卡内基梅隆大学、斯坦福大学、杜克大学等。王博士丰富的产业经验为学生提供了在微软、谷歌、亚马逊等领先企业实习的机会。 𐟎“ 博士生要求具有强烈的自我驱动力开展高影响力研究。对机器学习和人工智能有出色的理解；出色的数学功底。优秀的编程、写作和英语技能（托福100分应作为底线）。良好的成绩单和学习记录。三封推荐信。 𐟤” 常见问题问：您研究组的博士毕业标准是什么？答：至少发表三篇高质量论文，能够支撑一篇博士论文。问：您支持在业界或其他大学实习吗？答：当然支持！只要你在做正确的事情。问：您接受（远程）实习生或研究助理并写推荐信吗？答：我接受。只要你尽最大努力做好事情。问：您是否根据学生的背景（如国籍、大学或种族）来挑选学生？答：我并非来自顶尖大学。因此，我只看重你的态度和能力，而不是其他任何因素。问：您会给学生施加压力吗？答：不会。你可以向我之前的实习生了解，我不会给学生施加压力，只会尊重他们。但是，需要论文来毕业和找到好工作的是你自己，对吧？所以，你应该自己给自己施加压力，而不是我。问：您支持学生参加学术会议吗？答：是的。我的活动资金中有这部分预算，未来还会获得更多支持。问：您接受与其他教授共同指导吗？答：可以。只要我们彼此适合，并且你的主要导师支持。问：什么样的学生不建议申请我的研究组？答：对导师出身背景和connection、学校排名、国内亲戚朋友认可度等外在因素极为看重的学生，想混博士学位的学生、海王，不建议申请。

𐟔“内卷”现象的流行与演变 𐟌Ÿ“内卷”一词，最初源自文化人类学领域，近年来经由媒体传播，获得了广泛认同，并成为网络流行语之一。 𐟌𑥅𖨯�‰经历了从学术领域到网络社区的转移。在学术语境中，“内卷”被用来形容一种文化模式，即内部复杂化精细化程度不断加深，整体却无法更新为新文化形态的现象。而随着网络的介入，这一术语的语义逐渐泛化，不再局限于学术讨论，而是开始被用于描述当代社会的各种竞争现象。 𐟓š从词汇意义和语法意义角度来看，“内卷”的指称主体、色彩义、义项、义素和词性都发生了显著的变化。例如，在指称主体上，“内卷”由原本专指学术领域的现象，转变为可指称职场、教育、社交等各个领域的竞争现象。在色彩义上，则由中性词转变为偏贬义，并带有一定的贬义色彩。 𐟤”那么，“内卷”现象为何如此受欢迎并广泛传播呢？这背后有多重原因：首先是语言内部的组合关系变化引起词义的变化；其次是语言经济性的考虑，人们总是力求用最少的麻烦去达到最大的交际效果；最后是社会文化原因，当今时代竞争压力巨大，使得“内卷”现象成为社会常态的反映。 𐟒ᦀ𛧚„来说，“内卷”现象的流行与演变是语言、文化和社会多重因素共同作用的结果。它不仅丰富了我们的语言库，也反映了当代社会的竞争现状和人们的心理需求。

专栏内容推荐

923 x 485 · jpeg
学习的本质：理解泛化的新观点 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

600 x 308 · jpeg
面向领域泛化的原理解纠缠(论文短评) - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1080 x 611 · png
陶大程院士：深度学习“泛化”理论的回顾与前沿 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1260 x 574 · jpeg
一文速览ICML 2023域自适应/域泛化相关论文 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1080 x 717 · png
陶大程院士：深度学习“泛化”理论的回顾与前沿 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
600 x 339 · jpeg
强化学习泛化性综述 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

600 x 190 · jpeg
强化学习组合优化的泛化性问题 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

892 x 548 · jpeg
笔记1107（泛化|正则化|复杂度|深度学习） - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
600 x 352 · png
陶大程院士：深度学习“泛化”理论的回顾与前沿 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1285 x 716 · jpeg
强化学习泛化性综述 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

600 x 335 · jpeg
强化学习泛化性综述 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

2000 x 1125 · jpeg
[论文精读] 域泛化论文精读两篇 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

2182 x 790 · jpeg
学习泛化能力 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

600 x 337 · jpeg
强化学习泛化性综述 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

674 x 813 · png
OpenFold更多细节公开：重新训练AlphaFold2对其学习机制和泛化能力产生新见解_腾讯新闻
素材来自:new.qq.com
1084 x 648 · jpeg
强化学习组合优化的泛化性问题 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1282 x 712 · jpeg
强化学习泛化性综述 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

600 x 332 · jpeg
强化学习泛化性综述 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1280 x 715 · jpeg
强化学习泛化性综述 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

2150 x 924 · jpeg
OPT-IML：通过泛化的视角扩展语言模型指令元学习 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1796 x 804 · jpeg
学习泛化能力 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

720 x 360 · png
机器学习中的泛化能力 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

600 x 336 · jpeg
强化学习泛化性综述 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

720 x 400 · png
从傅里叶分析角度解读深度学习的泛化能力 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

868 x 378 · jpeg
从NeurIPS 2022看域泛化：大规模实验分析和模型平均 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

720 x 400 · jpeg
强化学习泛化性综述 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

720 x 403 · jpeg
强化学习泛化性综述 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1352 x 771 · png
基于最大均值差异领域泛化的化工过程智能辨识方法 - 学术动态 - 中国石油大学（北京）信息科学与工程学院
素材来自:cup.edu.cn
600 x 335 · jpeg
强化学习泛化性综述 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1348 x 1114 · png
泛化神器 | 李沐老师新作进一步提升模型在多域多的泛化性，CV和NLP均有大幅度提升 - 极术社区 - 连接开发者与智能计算生态
素材来自:aijishu.com
1122 x 410 · jpeg
如何评估深度学习模型的泛化性，近年来有哪些行之有效的提升模型泛化性的工作？ - 知乎
素材来自:zhihu.com

720 x 247 · jpeg
内容泛化是什么意思_CMU团队解析CNN泛化能力：一切秘密都在数据中-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

600 x 337 · jpeg
强化学习泛化性综述 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1080 x 515 · png
陶大程院士：深度学习“泛化”理论的回顾与前沿 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1080 x 1397 · jpeg
深度学习为何泛化好？CMU博士论文《解释深度学习中的泛化性》探究深度学习泛化性的理论基础进展 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

素材来自:查看更多內容

当前用户设备UA：Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; +claudebot@anthropic.com)