مقابله با سوگیری جریان اصلی از طریق یادگیری محلی تطبیقی ​​انتها به انتها: مطالعه ابلیشن

جدول پیوندها

چکیده و 1 مقدمه

2 مقدماتی

3 یادگیری محلی تطبیقی ​​سرتاسر

3.1 ترکیبی از متخصصان ضرر محور

3.2 یادگیری همزمان از طریق وزن تطبیقی

4 آزمایش Debiasing و 4.1 راه اندازی آزمایشی

4.2 عملکرد منحرف کننده

4.3 مطالعه فرسایش

4.4 اثر ماژول وزن تطبیقی ​​و 4.5 مطالعه فراپارامتر

5 کارهای مرتبط

6 نتیجه گیری، قدردانی ها و مراجع

4.3 مطالعه فرسایش

در مرحله بعد، هدف ما بررسی اثربخشی اجزای مختلف در چارچوب پیشنهادی، از جمله ماژول دروازه تطبیقی ​​پیشنهادی، ماژول وزن تطبیقی، مکانیسم شکاف در ماژول وزن تطبیقی، و مکانیسم تغییر کاهش در ماژول وزن تطبیقی ​​است. .

دروازه تطبیقی ​​از دست دادن. برای بررسی اثربخشی ماژول گیت تطبیقی ​​پیشنهادی در TALL پیشنهادی، ما مولفه MoE را با گیت تطبیقی ​​مبتنی بر ضرر (که با LMoE مشخص می‌شود، که مدل TALL بدون ماژول وزن تطبیقی ​​است) با یک MOE معمولی مقایسه می‌کنیم. (به عنوان MoE مشخص می شود) با پرسپترون چند لایه استاندارد (MLP) به عنوان دروازه یادگیری از

مجموعه داده با مقایسه LMoE و MoE، می‌توانیم اثر گیت تطبیقی ​​پیشنهادی را توجیه کنیم. نتایج در جدول 3 وجود دارد، جایی که ما همچنین نتیجه MultVAE را به عنوان یک …