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常见问答(FQAS)

跨模训练(Cross-Over Training)是机器学习中的一种技术,通过将来自不同分布的训练数据进行混合训练来提高模型的泛化能力。它利用了训练数据中的关键信息来改善模型在新数据上的表现。

跨模训练指在不同数据集上联合训练模型,而预训练是在大规模无监督数据集上预训练模型,然后在下游任务数据集上微调。相比预训练,跨模训练不需要预训练阶段,直接在不同数据集上联合训练可以提升模型泛化能力。

跨模训练的核心思想是在不同数据集上共同训练模型,具体方法可如下:1)准备多个数据集;2)对数据集进行采样并拼接成一个大数据集;3)在该数据集上训练模型;4)通过设置学习率等手段,让模型同时处理不同特征空间下的数据进行学习。

1. 能够提升模型在新数据上的泛化能力。2. 不需要预训练阶段,直接联合训练多个任务。3. 相比fine-tuning,跨模训练可以利用源域中的关键信号来增强目标域模型的表现。4. 有利于学习transferable和robust的表示。