论文分享——Is a Modular Architecture Enough?
机器学习系统正逐渐显露出更稀疏、更模块化架构的优势，模块化架构不仅具有良好的泛化性能，而且还能带来更好的分布外(OoD) 泛化、可扩展性、学习速度和可解释性。此类系统成功的一个关键是，用于真实世界设置的数据生成系统被认为由稀疏交互部分组成，赋予模型类似的归纳偏置将是有帮助的。然而，由于这些真实世界的数据分布是复杂和未知的，该领域一直缺乏对这些系统进行严格的定量评估。
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- 刘飞扬
- 发布于 2024-05-08 11:59
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刘飞扬
