NeurIPS 2025：通过表征对齐训练网络
phillip_isola · x · 2026-08-26
MIT 研究者提出“Guidance”方法，通过一个指导网络的归纳偏差来训练原本难以训练的目标网络。该方法利用层间表征相似性，能有效防止全连接网络过拟合，缩小 RNN 与 Transformer 的差距，并提升普通 CNN 的精度。
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