Removing bias for out-of-distribution generalization
Deep models have a strong ability to fit the training data, and thus can achieve high performance when the testing data is sampled from the same distribution as the training. However, in practice, the deep models fail to perform perfectly because the testing data is usually Out-of-Distribution (OOD)...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | |
---|---|
مؤلفون آخرون: | |
التنسيق: | Thesis-Doctor of Philosophy |
اللغة: | English |
منشور في: |
Nanyang Technological University
2023
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/168654 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|