漂移感知动态神经网络加持，时间域泛化新框架远超领域泛化&适应方法

golang学习网今天将给大家带来《漂移感知动态神经网络加持，时间域泛化新框架远超领域泛化&适应方法》，感兴趣的朋友请继续看下去吧！以下内容将会涉及到等等知识点，如果你是正在学习科技周边或者已经是大佬级别了，都非常欢迎也希望大家都能给我建议评论哈~希望能帮助到大家！

在领域泛化 (Domain Generalization, DG) 任务中，当领域的分布随环境连续变化时，如何准确地捕捉该变化以及其对模型的影响是非常重要但也极富挑战的问题。为此，来自 Emory 大学的赵亮教授团队，提出了一种基于贝叶斯理论的时间域泛化框架 DRAIN，利用递归网络学习时间维度领域分布的漂移，同时通过动态神经网络以及图生成技术的结合最大化模型的表达能力，实现对未来未知领域上的模型泛化及预测。本工作已入选 ICLR 2023 Oral (Top 5% among accepted papers)。

本篇关于《漂移感知动态神经网络加持，时间域泛化新框架远超领域泛化&适应方法》的介绍就到此结束啦，但是学无止境，想要了解学习更多关于科技周边的相关知识，请关注golang学习网公众号！