とは何ですか ラベルのスムージング?

モデルの一般化を改善するために変更されたトレーニング サンプルを作成する手法。

低ランクのアダプター行列を追加する、パラメーター効率の高い微調整方法。

機械学習モデルのトレーニングまたは評価に使用される人間が追加したラベルまたはメタデータ。

より複雑なアプローチが実際に結果を改善するかどうかを比較するために使用される単純な参照モデル。

複数のモデルからの予測を組み合わせて堅牢性または精度を向上させます。

トレーニング セットの外にある新しい未確認のデータに対してモデルがどの程度うまく機能するか。