ICLR 2023 Oral | 漂移感知动态神经网络加持，时间域泛化新框架远超领域泛化&适应方法
在领域泛化 (Domain Generalization, DG) 任务中，当领域的分布随环境连续变化时，如何准确地捕捉该变化以及其对模型的影响是非常重要但也极富挑战的问题。为此，来自 Emory 大学的赵亮教授团队，提出了一种基于贝叶斯理论的时间域泛化框架 DRAIN，利用递归网络学习时间维度领域分布的漂移，同时通过动态神经网络以及图生成技术的结合最大化模型的表达能力，实现对未来未知领域上的模....
NeurIPS 2021 | 华为诺亚Oral论文：基于频域的二值神经网络训练方法
二值神经网络（BNN）将原始全精度权重和激活用符号函数表征成 1-bit。但是由于常规符号函数的梯度几乎处处为零，不能用于反向传播，因此一些研究已经提出尝试使用近似梯度来减轻优化难度。然而，这些近似破坏了实际梯度的主要方向。基于此，在一篇 NeurIPS 2021 论文中，来自华为诺亚方舟实验室等机构的研究者提出使用傅里叶级数的组合来估计频域中符号函数的梯度以训练 BNN，即频域逼近 (FDA)....
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