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多任务学习 (MTL)

ICLR 2025 Spotlight 慕尼黑工业大学&北京大学:迈向无冲突训练的ConFIG方法

2025年3月17日8时 作者 机器之心

北京大学助理教授,专注于物理增强的深度学习算法,以提升数值模拟的灵活性及模型的准确性和泛化性。
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分类 学术、 资讯 标签 40 种面部属性分类、 ConFIG 方法、 PINNs、 多任务学习 (MTL)、 标准 Adam 优化器、 物理信息神经网络 (PINNs) 发表评论

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