每日 Arxiv

本页面整理了世界各地发表的人工智能相关论文。
本页面使用 Google Gemini 汇总而成，并以非盈利为基础运营。
论文版权归作者及相关机构所有，分享时请注明出处。

叠加特定任务特征以进行模型合并

Created by
  • Haebom

作者

邱海泉、吴友、李东、郭建民、姚全明

大纲

本文提出了一种关于模型合并的全新视角，使其无需额外训练即可发挥神经网络的强大能力。基于线性表示假设 (LPR)，即神经网络通过特征向量的线性组合来编码信息的假设，我们提出了一种将各个模型的任务特定特征叠加到合并模型上的方法。具体而言，我们以线性变换矩阵（它对于深度神经网络中的特征激活和提取至关重要）为目标，将模型合并过程形式化为一个线性系统。这不仅保留了各个模型的任务特定特征，还创建了一个与现有方法相比更高效地保持多任务处理能力的合并模型。在各种基准测试和模型上进行的大量实验证明了该方法优于现有技术。代码位于https://github.com/LARS-research/STF 。

Takeaways, Limitations

•
Takeaways：
◦
提出一种无需额外训练的有效模型合并方法。
◦
提出了一种基于线性表示假设的新的模型合并视角。
◦
与各种基准测试中的现有方法相比，表现出了更优异的性能
◦
通过关注线性变换矩阵来保留任务特征并维持多任务能力。
•
Limitations：
◦
由于它是一种基于线性表示假设的方法，因此有可能无法很好地捕捉非线性特征。
◦
需要进一步研究所提出方法的泛化性能。
◦
可能仅适用于某些类型的神经网络模型（正在测试的模型的局限性）
◦
实验结果的范围可能有限（需要使用不同的模型和任务进行进一步的实验）。
👍
Made with Slashpage