Web Reference: Inductive learning对应于 meta-learning (元学习),要求从诸多给定的任务和数据中学习通用的模式,迁移到未知的任务和数据上。 Transductive learning对应于 domain adaptation (领域自适应),给定训练的数据包含了目标域数据,要求训练一个对目标域数据有最小误差的模型。 归纳偏置说白了就是算法的"偏见"——面对新数据时,它倾向于做什么假设。这个概念很关键,比如说前几年的ViT和CNN之争,直接决定了为什么CNN和ViT在不同场景下表现差这么多。 什么是归纳偏置 机器学习模型本质上是在做模式匹配,但训练数据永远是有限的。归纳偏置就是模型的"先入为主",帮它 ... Mar 2, 2022 · Inductive 和 Coinductive type的理论基础是什么? 一般为了方便程序员使用,人们往往会向一个基础理论T中添加递归类型,也可能是用语法糖模拟递归类型。 我知道的大致有两种方法添加:一种是外部的:定义递归类… 显示全部 关注者 44
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